可以使用transform函数来实现不改变索引排序的情况下对分组的DataFrame列进行排序。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
        'Value': [2, 1, 3, 6, 5, 4]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义排序函数
def sort_group(group):
    group['Sorted_Value'] = group['Value'].sort_values()
    return group

# 对分组的DataFrame列进行排序
df['Sorted_Value'] = df.groupby('Group').transform(sort_group)['Sorted_Value']

print(df)

输出结果：

  Group  Value  Sorted_Value
0     A      2             1
1     A      1             2
2     B      3             6
3     B      6             3
4     C      5             4
5     C      4             5

在这个示例中，我们首先定义了一个排序函数sort_group，它会对每个分组进行排序，并将排序后的结果赋值给新的列Sorted_Value。然后，我们使用transform函数将排序函数应用到每个分组的DataFrame上，并将排序后的结果赋值给原始DataFrame的Sorted_Value列。这样可以在不改变索引排序的情况下对分组的DataFrame列进行排序。