要按组计算每个5秒间隔内的Pandas DataFrame滚动差异，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保你的DataFrame中包含一个时间列（例如，名为"timestamp"）和你想要计算滚动差异的值列（例如，名为"value"）。

2. 将时间列转换为Pandas的Datetime格式，以便可以进行时间计算。你可以使用以下代码将时间列转换为Datetime格式：

df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])

3. 然后，将DataFrame按照组进行分组。你可以使用groupby()方法来实现，例如，按照某个列名（例如，"group"）进行分组：

grouped_df = df.groupby('group')

4. 接下来，使用rolling()方法来计算每个分组内的滚动差异。你可以指定滚动窗口的大小（例如，5秒）和滚动窗口的计算方法（例如，差异）。

window_size = '5s'
diff_df = grouped_df['value'].rolling(window_size).diff()

5. 最后，将计算结果添加到原始DataFrame中。你可以使用pd.concat()方法将计算结果与原始DataFrame连接起来，例如：

df = pd.concat([df, diff_df.rename('diff')], axis=1)

下面是一个完整的示例代码：

import pandas as pd

# 1. 转换时间列为Datetime格式
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])

# 2. 按组分组
grouped_df = df.groupby('group')

# 3. 计算滚动差异
window_size = '5s'
diff_df = grouped_df['value'].rolling(window_size).diff()

# 4. 将计算结果添加到原始DataFrame中
df = pd.concat([df, diff_df.rename('diff')], axis=1)

请注意，你需要根据实际情况替换示例代码中的列名和分组方式。