假设有如下数据框df，其中location列为位置信息，group列为组信息。

import pandas as pd
from geopy.distance import geodesic

df = pd.DataFrame({'location': [(40.7128, -74.0060), (41.8781, -87.6298), (51.5074, -0.1278), (52.5200, 13.4050), (35.6895, 139.6917), (37.7749, -122.4194)],
                   'group': [1, 1, 2, 2, 3, 3]})

我们可以使用apply函数来对每个组进行计算，并将结果存放到新列中。

def dist_to_first(locations):
    first_loc = locations[0]
    return [geodesic(first_loc, loc).km for loc in locations]

df['dist_to_first'] = df.groupby('group')['location'].apply(dist_to_first)

这将调用dist_to_first函数，该函数计算每个位置到第一个位置的距离，并返回一个包含每个位置距离的列表。apply函数将对每个组调用该函数，并将结果存储在dist_to_first列中。