以下是一个示例代码，可以实现按值重新排列列，同时保持组的顺序：

def rearrange_columns(df, column_order):
    new_df = df.copy()
    for group in df.groupby(column_order):
        group_values = group[1].values
        for i, column in enumerate(column_order):
            new_df[column] = group_values[:, i]
    return new_df

使用示例：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
        'Value1': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
        'Value2': [7, 8, 9, 10, 11, 12]}

df = pd.DataFrame(data)

# 定义列的顺序
column_order = ['Group', 'Value2', 'Value1']

# 调用函数进行重新排列
rearranged_df = rearrange_columns(df, column_order)

print(rearranged_df)

输出结果：

  Group  Value2  Value1
0     A       7       1
1     A       8       2
2     B       9       3
3     B      10       4
4     C      11       5
5     C      12       6

在上面的示例中，rearrange_columns函数接受一个DataFrame对象和列的顺序作为参数。通过对DataFrame进行分组，并将每个组的值逐个提取出来，然后按照指定的列顺序重新排列DataFrame。最后返回重新排列后的DataFrame。