以下是一个示例代码，它按组查找每一行，并找到满足条件的第一行的日期：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'],
        'Date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-02', '2021-01-03'],
        'Value': [10, 15, 20, 25, 30, 35, 40]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按组进行分组并遍历每一组
for group_name, group_df in df.groupby('Group'):
    # 找到满足条件的第一行的日期
    first_date = group_df.loc[group_df['Value'] > 20, 'Date'].iloc[0]
    print(f"Group: {group_name}, First Date: {first_date}")

输出结果为：

Group: A, First Date: 2021-01-02
Group: B, First Date: 2021-01-02
Group: C, First Date: 2021-01-03

该示例代码使用pandas库进行操作。它首先创建一个示例数据框，其中包含三列：'Group'、'Date'和'Value'。接下来，通过groupby函数按照'Group'列进行分组，并使用for循环遍历每一组。

在循环中，我们使用loc函数根据条件找到满足条件的行，然后选择第一行的日期。最后，打印每个组的名称和满足条件的第一行的日期。