为了给出按名称分组的连续日期范围内的最小和最大日期，我们可以使用Python的pandas库来处理和分析日期数据。下面是一个示例代码，它演示了如何实现这个功能：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Name': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],
        'Date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-01', '2021-01-03', '2021-01-04', '2021-01-01', '2021-01-03', '2021-01-04']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将Date列转换为日期类型
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

# 按名称分组并找到每个组的最小和最大日期
grouped = df.groupby('Name')['Date'].agg(['min', 'max'])
print(grouped)

运行上述代码，将输出以下结果：

          min        max
Name                    
A  2021-01-01 2021-01-03
B  2021-01-01 2021-01-04
C  2021-01-01 2021-01-04

这个示例代码首先创建了一个包含名称和日期的示例数据框。然后，它使用pd.to_datetime()函数将日期列转换为日期类型。

接下来，通过使用groupby()函数将数据框按名称分组，并使用agg()函数对每个组的日期列执行min和max聚合函数来找到最小和最大日期。

最后，打印出按名称分组的连续日期范围内的最小和最大日期。