在 Pandas 中，可以使用 groupby 方法按组顺序计算差异。下面是一个示例代码:

import pandas as pd

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

# 按组计算差异
df['Difference'] = df.groupby('Group')['Value'].diff()

# 打印结果
print(df)

输出:

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

在上面的示例中，我们首先创建了一个包含组和值的 DataFrame。然后，我们使用 groupby 方法按照 Group 列进行分组，并使用 diff 方法计算每个组的差异。最后，我们将结果存储在新的 Difference 列中。

请注意，由于每个组的第一个值没有前一个值来计算差异，因此结果中的第一个差异值为 NaN。