以下是一个示例代码，演示如何按照两个变量进行分组，并计算每个分组的百分比变化。

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
        'variable1': [10, 20, 30, 40, 50, 60],
        'variable2': [100, 200, 300, 400, 500, 600]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照group进行分组，并计算每个分组中variable1和variable2的变化百分比
df['percentage_change'] = df.groupby('group').apply(lambda x: x['variable2'].pct_change() * 100)

print(df)

输出结果如下：

  group  variable1  variable2  percentage_change
0     A         10        100                NaN
1     A         20        200         100.000000
2     A         30        300          50.000000
3     B         40        400                NaN
4     B         50        500          25.000000
5     B         60        600          20.000000

在上述示例中，我们使用pandas库对数据进行处理。首先，我们创建了一个包含group、variable1和variable2的示例数据集。然后，我们使用groupby()函数按照group进行分组。接下来，我们使用apply()函数和lambda表达式，计算每个分组中variable2的变化百分比，并将结果存储在新的列percentage_change中。最后，我们打印输出整个数据集。请注意，在计算变化百分比时，第一个数据点的百分比变化被设置为NaN。