使用Python的pandas库中的shift方法来创建延迟。下面是一些示例代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'], 'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})

# 按组创建延迟
df['lag_value'] = df.groupby('group')['value'].shift(1)

print(df)

输出：

  group  value  lag_value
0     A      1        NaN
1     A      2        1.0
2     A      3        2.0
3     B      4        NaN
4     B      5        4.0
5     B      6        5.0

这将在每个组中创建一个延迟的set函数，并在新的一列' lag_value”中存储结果。在这个例子中，在每个' A”组中，' lag_value”将是上一个值的' value”，在每个' B”组中，' lag_value”将是前一个值的' value”。注意，第一行始终是NaN，因为没有前一个值。