以下是一个示例代码，展示了如何按照多个字段进行分组，并计算值之间的差异：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'A': ['group1', 'group1', 'group2', 'group2', 'group2'],
        'B': ['A', 'B', 'A', 'B', 'C'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照'A'和'B'字段进行分组，并计算'C'字段的差异
grouped = df.groupby(['A', 'B'])
df['diff'] = grouped['C'].diff()

print(df)

输出结果为：

        A  B  C  diff
0  group1  A  1   NaN
1  group1  B  2   NaN
2  group2  A  3   NaN
3  group2  B  4   NaN
4  group2  C  5   NaN

在这个示例中，首先创建了一个包含三个字段（A、B、C）的DataFrame。然后，使用groupby方法按照字段'A'和'B'进行分组。接下来，使用diff函数计算'C'字段的差异，并将结果存储在一个新的列'diff'中。最后，打印整个DataFrame，显示了分组和差异计算的结果。

请注意，示例中的差异计算结果都为NaN，因为每个分组内只有一个元素。如果每个分组内有多个元素，那么差异计算将会给出实际的结果。