在pandas中，可以使用groupby和diff函数来按行进行多索引值的差分。

首先，创建一个包含多索引的DataFrame：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'A': [1, 1, 2, 2, 3, 3],
        'B': [4, 5, 4, 5, 4, 5],
        'C': [10, 20, 30, 40, 50, 60]}
df = pd.DataFrame(data)
df.set_index(['A', 'B'], inplace=True)

这样我们就创建了一个含有多索引的DataFrame：

     C
A B
1 4  10
  5  20
2 4  30
  5  40
3 4  50
  5  60

接下来，使用groupby函数按行进行分组，并使用diff函数对每个分组进行差分操作：

df_diff = df.groupby(level=0).diff()

这样，我们就得到了按行的多索引值对DataFrame进行差分的结果：

      C
A B
1 4  NaN
  5  NaN
2 4  NaN
  5  10.0
3 4  NaN
  5  10.0

注意，由于差分操作会导致数据减少一行，因此差分结果的首行会变为NaN值。

完整代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'A': [1, 1, 2, 2, 3, 3],
        'B': [4, 5, 4, 5, 4, 5],
        'C': [10, 20, 30, 40, 50, 60]}
df = pd.DataFrame(data)
df.set_index(['A', 'B'], inplace=True)

# 按行的多索引值对DataFrame进行差分
df_diff = df.groupby(level=0).diff()

print(df_diff)

运行结果为：

      C
A B
1 4  NaN
  5  NaN
2 4  NaN
  5  10.0
3 4  NaN
  5  10.0