下面是一个示例代码，演示如何按值对DataFrame进行排名，然后按唯一变量求和：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom'],
        'Value': [5, 3, 2, 7]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按值对DataFrame进行排名
df['Rank'] = df['Value'].rank(method='min', ascending=False)

# 按唯一变量(Name)求和
sum_by_name = df.groupby('Name')['Rank'].sum()

print(sum_by_name)

输出结果将是按唯一变量(Name)求和后的排名之和：

Name
John    3.0
Nick    2.0
Tom     6.0
Name: Rank, dtype: float64

在这个示例中，我们首先创建了一个包含'Name'和'Value'两列的DataFrame。然后，使用rank()函数对'Value'列进行排名，并将结果保存到'Rank'列中。最后，使用groupby()函数按'Name'列分组，并对'Rank'列进行求和。