以下是一个示例代码，根据首次开始日期将数据分组：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {
    'Name': ['John', 'Amy', 'Tom', 'Jerry', 'Lisa'],
    'Start Date': ['2020-01-01', '2019-12-15', '2020-01-01', '2020-02-01', '2020-01-15'],
    'Salary': [50000, 60000, 55000, 45000, 70000]
}

df = pd.DataFrame(data)

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

# 按首次开始日期分组
groups = df.groupby(df['Start Date']).groups

# 打印每个分组的数据
for start_date, indices in groups.items():
    print(f"Group: {start_date}")
    print(df.loc[indices])
    print()

在这个示例代码中，我们首先使用pandas库创建了一个示例数据集。然后，我们将"Start Date"列转换为日期类型，以便能够按日期进行分组。接下来，我们使用groupby函数根据"Start Date"列的值进行分组，并使用groups属性获取一个字典对象，其中键是分组的值，值是对应的索引列表。最后，我们使用loc函数根据索引列表打印每个分组的数据。

请注意，示例数据集中的日期格式为"YYYY-MM-DD"，如果您的日期格式不同，您可能需要调整代码中的日期转换部分。