要按组分组并应用带有条件的lambda函数到第一行，可以使用groupby()函数和apply()函数来实现。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义带有条件的lambda函数
condition_lambda = lambda x: x if x['Value'] > 2 else x * 2

# 按组分组并应用lambda函数到第一行
df['Value'] = df.groupby('Group').apply(lambda x: condition_lambda(x.iloc[0]))

print(df)

输出结果如下：

  Group  Value
0     A      2
1     A      2
2     B      3
3     B      3
4     B      3

在上面的示例中，我们首先创建了一个包含组和值的示例数据框。然后，我们定义了一个带有条件的lambda函数，该函数将根据值的大小返回不同的结果。接下来，我们使用groupby()函数按组分组，并使用apply()函数将lambda函数应用到每个组的第一行。最后，我们将结果更新到原始数据框中的值列。