要按照序列对pandas dataframe进行分组并选择其中的最大值，可以使用groupby()函数和max()函数。

下面是一个示例代码：假设有一个包含姓名、科目和分数的数据集。

import pandas as pd

# 创建数据集
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七', '孙八'],
        '科目': ['数学', '数学', '英语', '英语', '语文', '语文'],
        '分数': [90, 80, 95, 85, 88, 92]}

df = pd.DataFrame(data)

# 按照科目分组，并选择分数的最大值
max_scores = df.groupby('科目')['分数'].max()

print(max_scores)

输出结果：

科目
数学    90
英语    95
语文    92
Name: 分数, dtype: int64

在这个示例中，我们首先创建了一个包含姓名、科目和分数的数据字典。然后使用pd.DataFrame()函数将其转换为pandas dataframe。

接着，我们使用groupby()函数按照科目对数据进行分组，并使用max()函数选择每个分组中的最大分数。

最后，我们打印出最大分数的结果。每个科目对应的最大分数被打印出来。