以下是一个示例解决方案，使用Python和Pandas库来处理数据：

import pandas as pd

# 创建第一个表格
df1 = pd.DataFrame({
    '组': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
    '值': [10, 20, 30, 40, 50, 60]
})

# 创建第二个表格
df2 = pd.DataFrame({
    '组': ['A', 'B', 'C'],
    '行': ['行1', '行2', '行3']
})

# 按照最高值对每个组进行选择
df1_max = df1.groupby('组')['值'].max().reset_index()

# 从第二个表格中选择相应的行
df_merged = pd.merge(df1_max, df2, on='组')

# 按照最高值排序
df_merged_sorted = df_merged.sort_values('值', ascending=False)

print(df_merged_sorted)

输出结果如下：

  组   值   行
0  C  60  行3
1  B  40  行2
2  A  20  行1

在这个示例中，我们首先创建了两个DataFrame对象df1和df2，分别代表第一个表和第二个表。然后，我们使用groupby函数来按照组对第一个表进行分组，并找到每个组的最高值。接下来，我们使用merge函数将最高值与第二个表中的相应行进行合并。最后，我们使用sort_values函数按照最高值进行排序，以得到最终结果。