以下是一个示例代码，用于按组计算时间的相对变化：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
        'Time': [10, 15, 20, 5, 10, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按组计算每个时间点相对于第一个时间点的变化
df['Relative_Time'] = df.groupby('Group')['Time'].apply(lambda x: x / x.iloc[0])

print(df)

输出结果：

  Group  Time  Relative_Time
0     A    10            1.0
1     A    15            1.5
2     A    20            2.0
3     B     5            1.0
4     B    10            2.0
5     B    15            3.0

这个示例使用了pandas库来处理数据。首先，创建一个包含分组和时间的DataFrame。然后，使用groupby方法将数据按组分组。接下来，使用apply方法和lambda函数，对每个组的时间计算相对于第一个时间点的变化，即每个时间点除以第一个时间点。最后，将计算结果存储在新的列Relative_Time中。