使用Python编程语言，可以按照如下步骤实现按时间戳之间的差异枚举表格行的功能：

1. 读取包含时间戳数据的表格文件，并将其存储在一个列表中。

2. 对时间戳列表进行排序。

3. 使用一个循环来遍历时间戳列表，并计算相邻时间戳之间的差值。

4. 如果相邻时间戳之间的差值超过特定的阈值，则将当前行保存到新的列表中，并将该行的索引作为枚举值。

5. 返回保存枚举值和表格行数据的字典。

代码示例：

import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta

def enumerate_rows_by_diff(df, threshold_sec):
    timestamps = df['timestamp'].tolist()
    timestamps.sort()

    diff_list = []
    prev_time = timestamps[0]
    for curr_time in timestamps[1:]:
        diff = (datetime.strptime(curr_time, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') - datetime.strptime(prev_time, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')).total_seconds()
        diff_list.append(diff)
        prev_time = curr_time

    result = {}
    for i, diff in enumerate(diff_list):
        if diff > threshold_sec:
            row_data = df.iloc[i].to_dict()
            result[i] = row_data

    return result

# Example usage
df = pd.read_csv('data.csv')
result = enumerate_rows_by_diff(df, 120)
print(result)

其中，函数enumerate_rows_by_diff()接受两个参数：包含时间戳数据和其他列数据的表格数据框df，以及可选的阈值参数threshold_sec，用于设置相邻时间戳差异的最大值，单位为秒，默认为60秒。函数返回一个字典，其中键为枚举值，值为表格的每一行数据。在示例中