解决这个问题的方法可以使用Python编程语言来实现。下面是一个示例代码，演示了如何计算按组的列值之间的差异。

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按组计算每个组的列值之间的差异
df['Difference'] = df.groupby('Group')['Value'].diff()

# 打印结果
print(df)

输出结果为：

  Group  Value  Difference
0     A      1         NaN
1     A      2         1.0
2     A      3         1.0
3     B      4         NaN
4     B      5         1.0
5     B      6         1.0

在这个示例中，通过使用groupby函数来按照Group列进行分组。然后使用diff函数来计算每个组内相邻值之间的差异，并将结果存储在新的Difference列中。最后，打印出包含差异值的数据集。

这个示例代码可以帮助你解决按组的列值之间的差异的问题，你可以根据你的具体需求进行修改和扩展。