在Python中，可以使用pandas库来按照关键变量分组选择长表中的案例。

首先，需要导入pandas库：

import pandas as pd

接下来，假设我们有一个名为df的DataFrame，其中包含了一个关键变量（key）和其他要选择的变量（var1、var2等）：

df = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'],
                   'var1': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
                   'var2': [7, 8, 9, 10, 11, 12]})

现在，我们想要按照关键变量（key）进行分组，并选择每组中的第一个案例。可以使用groupby函数来实现这个目标：

grouped = df.groupby('key').first()

这将创建一个按照关键变量进行分组的DataFrame，其中每组只包含第一个案例。如果想选择其他变量，可以在groupby函数后面使用[ ]来指定需要选择的变量：

grouped = df.groupby('key')['var1', 'var2'].first()

以上代码将只选择var1和var2这两个变量。

另外，如果想选择每组中的最后一个案例，可以使用last函数：

grouped = df.groupby('key').last()

需要注意的是，groupby函数返回的是一个GroupBy对象，需要使用first或last函数来选择具体的案例。如果想要将结果重新转换为DataFrame，可以使用reset_index函数：

grouped = grouped.reset_index()

以上就是按照关键变量分组选择长表中的案例的代码示例。