以下是一个使用pandas进行按组分组并比较每个组中的时间戳的示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'],
        'Timestamp': ['2021-01-01 10:00:00', '2021-01-01 11:00:00', '2021-01-01 09:00:00', '2021-01-01 10:00:00', '2021-01-01 11:00:00', '2021-01-01 12:00:00']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将Timestamp列转换为datetime类型
df['Timestamp'] = pd.to_datetime(df['Timestamp'])

# 按Group分组，并对每个组内的Timestamp进行排序
df_sorted = df.groupby('Group').apply(lambda x: x.sort_values('Timestamp'))

# 计算每个组中相邻时间戳之间的时间差
df_sorted['TimeDiff'] = df_sorted.groupby('Group')['Timestamp'].diff()

# 打印结果
print(df_sorted)

输出结果如下：

  Group           Timestamp TimeDiff
0     A 2021-01-01 10:00:00      NaT
1     A 2021-01-01 11:00:00 01:00:00
2     B 2021-01-01 09:00:00      NaT
3     B 2021-01-01 10:00:00 01:00:00
4     B 2021-01-01 11:00:00 01:00:00
5     C 2021-01-01 12:00:00      NaT

在这个示例中，我们首先将Timestamp列转换为datetime类型，然后使用groupby函数按Group分组。接下来，我们对每个组内的Timestamp进行排序，通过apply函数和lambda函数实现。最后，我们使用groupby函数和diff函数计算每个组中相邻时间戳之间的时间差，并将结果保存在新的列TimeDiff中。