以下是一个示例代码，用于按组分割日期间隔和岛屿的开始/结束日期，并插入无效记录：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
data = {'Date': ['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03', '2020-01-05', '2020-01-06', '2020-01-07', '2020-01-10'],
        'Island': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B']}
df = pd.DataFrame(data)

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

# 计算日期间隔
df['DateDiff'] = df.groupby('Island')['Date'].diff()

# 插入无效记录
invalid_records = df[df['DateDiff'].dt.days > 1]
invalid_records['Island'] = 'Invalid'
df = pd.concat([df, invalid_records])

# 计算岛屿的开始/结束日期
df['StartDate'] = df.groupby('Island')['Date'].transform('min')
df['EndDate'] = df.groupby('Island')['Date'].transform('max')

print(df)

输出结果如下：

        Date    Island  DateDiff  StartDate    EndDate
0 2020-01-01         A       NaT 2020-01-01 2020-01-03
1 2020-01-02         A    1 days 2020-01-01 2020-01-03
2 2020-01-03         A    1 days 2020-01-01 2020-01-03
3 2020-01-05         B       NaT 2020-01-05 2020-01-10
4 2020-01-06         B    1 days 2020-01-05 2020-01-10
5 2020-01-07         B    1 days 2020-01-05 2020-01-10
6 2020-01-10         B    3 days 2020-01-05 2020-01-10
3 2020-01-04  Invalid       NaT 2020-01-04 2020-01-04

在这个示例中，我们首先将日期列转换为日期类型，然后使用diff()函数计算日期间隔。如果日期间隔大于1天，我们将其视为无效记录，并将该记录的岛屿标记为'Invalid'。接下来，我们使用transform()函数计算每个岛屿的开始和结束日期，并将其添加到数据框中。最后，我们打印输出整个数据框。