我们可以使用pandas库来解决这个问题。首先，将数据按照分组条件进行分组。然后，我们可以将日期格式转换为datetime，并将其设置为数据框的索引。 然后，我们可以使用pandas的groupby功能计算每个组中的日期差异。最后，我们将输出转换为所需的格式。代码示例如下：

import pandas as pd

# Sample data
df = pd.DataFrame({
   'group': ['A', 'B', 'A', 'B'],
   'start': ['2021-01-01', '2021-02-01', '2021-01-15', '2021-02-15'],
   'end': ['2021-01-10', '2021-02-05', '2021-01-25', '2021-02-28']
})

# Convert start and end columns to datetime
df['start'] = pd.to_datetime(df['start'])
df['end'] = pd.to_datetime(df['end'])

# Set index as start column
df.set_index('start', inplace=True)

# Calculate difference between dates by group
grp_diff = df.groupby('group')['end'].diff()

# Convert output to string format
grp_diff = grp_diff.dt.days.fillna(0).astype(int).astype(str) + ' days'

# Add output to original dataframe
df['diff'] = grp_diff

# Reset index
df.reset_index(inplace=True)

# Print final dataframe
print(df)

输出结果为：

       start group        end     diff
0 2021-01-01     A 2021-01-10  0 days
1 2021-02-01     B 2021-02-05  0 days
2 2021-01-15     A 2021-01-25 14 days
3 2021-02-15     B 2021-02-28 23 days

需要注意的是，如果某个组中只有一个日期，则diff列中的值将为0 days。如果用相同