在Python中，可以使用pandas库的groupby()函数来进行分组操作，并使用size()函数获得每个分组的大小。为了按最大分组大小进行分组，我们可以先使用sort_values()函数按照大小对分组结果进行排序，然后使用cumsum()函数来计算累积大小，再使用cut()函数将分组编号分配给原始数据，并进行分组操作。

下面是代码示例：

import pandas as pd

# 创建一份示例数据
data = pd.DataFrame({
    'id': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
    'group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C']
})

# 按照分组大小进行分组
max_group_size = 2
grouped = data.groupby('group').size().reset_index(name='size')
grouped_sorted = grouped.sort_values('size', ascending=False)
grouped_sorted['cum_size'] = grouped_sorted['size'].cumsum()
grouped_sorted['group_num'] = pd.cut(
    grouped_sorted['cum_size'], [-1] + list(range(
        0, grouped_sorted['cum_size'].max() + max_group_size, max_group_size)))
grouped_num = grouped_sorted[['group', 'group_num']]
result = pd.merge(data, grouped_num, on='group', how='left')
result.groupby('group_num').apply(lambda x: x.drop('group_num', axis=1))

此代码将原始数据按照group分组，并使用size()函数获得每个分组的大小。然后，按照大小对分组结果进行排序，并使用cumsum()函数计算累积大小。接着，使用cut()函数将分组编号分配给原始数据，并进行分组操作。返回的结果是分好组的数据。