下面是一个示例代码，展示了如何按列计算和连接相邻元素的行时间差异：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [2, 4, 6, 8, 10],
        'C': [0, 1, 3, 6, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算每个元素与它上一行元素之间的时间差异
diff_df = df.diff()

# 将时间差异连接到原始数据框中
df_diff = pd.concat([df, diff_df], axis=1)
df_diff.columns = ['A', 'B', 'C', 'diff_A', 'diff_B', 'diff_C']

# 打印结果
print(df_diff)

输出结果如下：

   A   B   C  diff_A  diff_B  diff_C
0  1   2   0     NaN     NaN     NaN
1  2   4   1     1.0     2.0     1.0
2  3   6   3     1.0     2.0     2.0
3  4   8   6     1.0     2.0     3.0
4  5  10  10     1.0     2.0     4.0

在这个示例中，我们首先创建了一个示例数据框 df，然后使用 diff() 函数计算每个元素与它上一行元素之间的差异。然后，我们使用 concat() 函数将时间差异连接到原始数据框中，并使用 columns 属性重命名列名。最后，我们打印出结果数据框 df_diff。