以下是一个示例代码，演示如何按组返回日期范围：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {
    'Group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
    'Date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '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Group进行分组，并获取每组的最小和最大日期
date_ranges = df.groupby('Group')['Date'].agg(['min', 'max'])

print(date_ranges)

输出：

           min        max
Group                    
A   2021-01-01 2021-01-03
B   2021-01-01 2021-01-04

在这个示例中，我们使用了Pandas库来处理数据。首先，我们创建了一个包含分组和日期的示例数据集。然后，我们将Date列转换为日期类型，以便能够执行日期范围的计算。接下来，我们使用groupby函数按Group列进行分组，然后使用agg函数来获取每个组的最小和最大日期。最后，我们打印出结果。

请注意，示例数据集中的日期格式是YYYY-MM-DD。如果你的数据集中的日期格式不同，你可能需要使用适当的日期格式函数来解析日期。