以下是一个示例代码，演示如何按组计算多样性。

import pandas as pd
from scipy import stats

# 创建一个示例数据集
data = {'Group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按组计算多样性
diversity = df.groupby('Group')['Value'].apply(lambda x: stats.describe(x).variance)

print(diversity)

输出结果将是每个组的多样性（方差）。

Group
A    1.0
B    1.0
C    1.0
Name: Value, dtype: float64

这个示例使用了Python的pandas库和scipy库。首先，我们创建了一个示例数据集，其中包含一个“Group”列和一个“Value”列。然后，我们使用groupby方法按组对数据进行分组。接下来，我们使用apply方法对每个组的“Value”列应用一个函数，该函数使用scipy库中的describe函数计算多样性（方差）。最后，我们打印出每个组的多样性。