以下是一个示例代码，可以按时间间隔分组，并获取满足条件的每组的第一行。

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    '时间': ['2020-01-01 09:00:00', '2020-01-01 09:10:00', '2020-01-01 09:20:00', '2020-01-01 09:30:00',
            '2020-01-01 09:40:00', '2020-01-01 09:50:00', '2020-01-01 10:00:00', '2020-01-01 10:10:00'],
    '数值': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 将时间列转换为日期时间类型
df['时间'] = pd.to_datetime(df['时间'])

# 按时间间隔分组并获取每组的第一行
grouped = df.groupby(pd.Grouper(key='时间', freq='20min'))
first_rows = grouped.first()

# 根据条件获取满足条件的每组的第一行
condition = first_rows['数值'] > 3
filtered_rows = first_rows[condition]

print(filtered_rows)

该示例首先创建了一个包含时间和数值的DataFrame。然后，将时间列转换为日期时间类型，以便能够进行时间操作。接下来，使用groupby()函数按照20分钟的时间间隔分组，并使用first()函数获取每组的第一行。最后，可以根据需要设置条件，筛选满足条件的每组的第一行。在示例中，条件为数值大于3的行被筛选出来，并打印输出。