根据每组的第一行在pandas数据框中创建一列

，可以使用pandas库中的DataFrame函数来创建数据框，并使用DataFrame的apply方法结合lambda函数来实现该功能。

首先，导入pandas库并创建一个空的数据框df：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame()

接下来，根据每组的第一行创建新列的逻辑，可以使用DataFrame的apply方法结合lambda函数来实现。假设每组的第一行数据存储在一个名为group_data的列表中，可以使用以下代码将其应用到数据框的新列中：

df['new_column'] = df.apply(lambda row: group_data[row.name] if row.name in group_data else None, axis=1)

在上述代码中，lambda函数根据每行的索引（row.name）来判断是否存在于group_data列表中，并将对应的值赋给新列new_column。如果索引不存在于group_data列表中，则新列的值为None。

需要注意的是，上述代码中的group_data是一个字典，其中键为每组的索引，值为每组的第一行数据。

这样，根据每组的第一行在pandas数据框中创建一列的操作就完成了。

关于pandas库的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云的产品介绍链接地址：腾讯云-云计算产品-Pandas。