可以使用pandas库的shift()方法来解决此问题。先将数据按代码排序，然后计算相邻值之间的差异，并将结果添加为新列。

示例代码：

import pandas as pd

创建示例数据

data = {'code': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'], 'value': [10, 12, 8, 5, 7, 9]}

df = pd.DataFrame(data)

按代码排序

df = df.sort_values('code')

计算相邻值之间的差异

df['difference'] = df['value'] - df['value'].shift(1)

将第一个值设为0，避免NaN值

df['difference'].fillna(0, inplace=True)

print(df)

输出： code value difference 0 A 10 0.0 1 A 12 2.0 2 A 8 -4.0 3 B 5 0.0 4 B 7 2.0 5 B 9 2.0