以下是一个示例代码，可以按每个星期一对数据进行分组，如果未按预期工作，会输出错误信息。

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'date': ['2022-01-03', '2022-01-04', '2022-01-05', '2022-01-06', '2022-01-09', '2022-01-10'],
        'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将日期列转换为日期类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 检查每个日期是否是星期一
df['is_monday'] = df['date'].dt.dayofweek == 0

# 按每个星期一进行分组
groups = df.groupby(pd.Grouper(key='date', freq='W-MON'))

# 遍历分组并处理数据
for name, group in groups:
    if not group['is_monday'].all():
        print(f"数据分组未按预期工作：{name}")
    else:
        # 在这里进行具体的数据处理操作
        print(f"分组：{name}")
        print(group)

在示例代码中，首先将日期列转换为日期类型，然后使用dt.dayofweek检查每个日期是否是星期一，将结果保存在新的列is_monday中。接下来使用pd.Grouper和groupby函数按每个星期一进行分组。最后，遍历每个分组，并检查是否所有日期都是星期一。如果分组未按预期工作，输出错误信息；否则，可以在else语句中执行具体的数据处理操作。