在Pandas中使用groupby函数可以按照指定的列或者条件对数据进行分组。然后，可以通过agg函数来对分组后的数据进行聚合操作。下面是一个保持顺序的Pandas groupby的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'Tom'],
        'Subject': ['Math', 'English', 'Math', 'English', 'Science'],
        'Score': [90, 85, 95, 80, 70]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照Name列进行分组，并保持顺序
grouped = df.groupby('Name', sort=False)

# 对分组后的数据进行聚合操作，例如计算每个学生的平均分
result = grouped.agg({'Score': 'mean'})

# 输出结果
print(result)

运行上述代码，输出的结果为：

      Score
Name       
Tom    80.0
Nick   85.0
John   95.0

在上述代码中，首先创建了一个示例数据集df，然后使用groupby函数按照Name列进行分组，并设置sort=False保持顺序。接下来，使用agg函数对分组后的数据进行聚合操作，例如计算每个学生的平均分。最后，输出聚合结果。