在Python中，可以使用pandas库来按组计算行之间的差异并保留原始值。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
        'Value': [10, 15, 12, 5, 8, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按组计算行之间的差异
df['Difference'] = df.groupby('Group')['Value'].diff()

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

  Group  Value  Difference
0     A     10         NaN
1     A     15         5.0
2     A     12        -3.0
3     B      5         NaN
4     B      8         3.0
5     B      6        -2.0

在这个示例中，我们首先创建了一个包含组和值的数据框。然后，使用groupby函数按组对值进行分组。接下来，使用diff函数计算每个组内相邻行之间的差异，并将结果存储在新的'Difference'列中。最后，打印结果数据框。注意，由于第一行没有前一行的值，所以差异为NaN。