以下是一个解决该问题的代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建示例数据
data = {'Group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],
        'X': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
        'Y': [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按组计算连续行之间的距离
df['Distance'] = np.nan
for group in df['Group'].unique():
    group_idx = df['Group'] == group
    x_diff = np.diff(df.loc[group_idx, 'X'])  # 计算X轴的差值
    y_diff = np.diff(df.loc[group_idx, 'Y'])  # 计算Y轴的差值
    distances = np.sqrt(x_diff**2 + y_diff**2)  # 计算欧氏距离
    df.loc[group_idx, 'Distance'] = np.concatenate(([np.nan], distances))

print(df)

这段代码首先创建了一个包含示例数据的DataFrame df，其中包含了一个表示组的列Group，以及两个表示坐标的列X和Y。

然后，使用np.diff()函数计算每个组内连续行之间的差值。在这个示例中，我们计算了X轴和Y轴的差值，并使用欧氏距离公式计算了连续行之间的距离。

最后，将计算得到的距离结果存储在Distance列中，并打印整个DataFrame。

输出结果如下：

  Group   X   Y  Distance
0     A   1  11       NaN
1     A   2  12  1.414214
2     A   3  13  1.414214
3     B   4  14       NaN
4     B   5  15  1.414214
5     B   6  16  1.414214
6     B   7  17  1.414214
7     C   8  18       NaN
8     C   9  19  1.414214
9     C  10  20  1.414214

其中，NaN表示该行与前一行不属于同一组，因此不存在距离。