以下是一个示例代码，演示了如何按组分组后计算第一行和前一行的差异，但忽略文本/字符值。

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
        'Value': [10, 20, 30, 40, 50, 60],
        'Text': ['text1', 'text2', 'text3', 'text4', 'text5', 'text6']}
df = pd.DataFrame(data)

# 按组分组并计算差异
df['Diff'] = df.groupby('Group')['Value'].diff()

# 忽略文本/字符值
df['Diff'] = df['Diff'].fillna(0)

print(df)

输出结果为：

  Group  Value   Text  Diff
0     A     10  text1   0.0
1     A     20  text2  10.0
2     B     30  text3   0.0
3     B     40  text4  10.0
4     C     50  text5   0.0
5     C     60  text6  10.0

在上述示例中，我们使用pandas库创建了一个包含三列（'Group'，'Value'，'Text'）的DataFrame。然后，我们使用groupby()方法按照'Group'列进行分组，并使用diff()方法计算每个组中'Value'列的差异。最后，我们用0填充了缺失值（第一行的差异）。