你可以使用pandas库来解决这个问题。下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个示例数据
data = {'col1': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
        'col2': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
        'col3': [7, 8, 9, 10, 11, 12],
        'col4': [13, 14, 15, 16, 17, 18]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照第二列的值分组，并选取第一列的值
grouped = df.groupby('col2')['col1'].first()

# 绘制每个值与该第一列值的关系
for index, value in grouped.items():
    subset = df[df['col2'] == index]
    plt.plot(subset['col3'], subset['col4'], label=value)

plt.legend()
plt.xlabel('col3')
plt.ylabel('col4')
plt.show()

这段代码首先创建了一个示例数据，其中col1是要按照其值分组的列，col2、col3和col4是要绘制关系的其他三列。然后使用groupby方法按照col2列的值进行分组，并选取每组中第一行的col1值。最后，使用循环遍历每个分组，绘制对应分组的col3和col4关系图，并在图例中显示对应的col1值。