下面是一个使用Python的示例代码，根据列中的相对差异对数据进行分组：

import numpy as np
import pandas as pd

# 创建示例数据
data = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4, 5],
    'B': [2, 4, 6, 8, 10],
    'C': [2, 3, 6, 9, 12]
})

# 计算每列的相对差异
relative_diff = np.abs(data.diff()) / data.shift()

# 根据相对差异进行分组
groups = []
current_group = [0]
for i in range(1, len(relative_diff)):
    if relative_diff.iloc[i].sum() >= relative_diff.iloc[i-1].sum():
        groups.append(current_group)
        current_group = [i]
    else:
        current_group.append(i)

groups.append(current_group)

# 输出分组结果
for group in groups:
    print(data.iloc[group])
    print('-------------------')

在这个示例中，我们首先计算了每列的相对差异，然后根据相对差异的变化将数据分组。最后，我们打印出每个分组的数据。注意，这里假设数据的顺序是按照列的顺序排列的。