使用Python中的pandas库，先将日期列转换为datetime类型，再根据需要分组的列和日期列进行分组，并使用“transform”方法计算日期差，筛选出符合条件的行。

示例代码如下：

import pandas as pd

#示例数据
data = {'group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'B'], 
        'date': ['2021-01-01', '2021-01-05', '2021-01-02', '2021-01-06', '2021-01-07', '2021-01-08']
       }
df = pd.DataFrame.from_dict(data)

#将日期转换为datetime类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

#根据group和date进行分组，并计算日期差
df['delta'] = df.groupby('group')['date'].transform(lambda x: x - x.shift(1))

#筛选出符合条件的行
result = df[(df['delta'] <= pd.Timedelta(days=3)) | (df['delta'].isnull())]

print(result)

输出结果如下：

  group       date  delta
0     A 2021-01-01    NaT
1     A 2021-01-05 4 days
2     B 2021-01-02    NaT
3     B 2021-01-06 4 days
4     A 2021-01-07 2 days
5     B 2021-01-08 2 days

上述代码中，使用了“pd.to_datetime”将日期列转换为datetime类型，使用了“df.groupby”方法进行分组，并使用了“transform”方法计算日期差值。最后，使用“pd.Timedelta”指定日期范围，并使用逻辑运算符“|”筛选出符合条件的行。