这里提供一个示例，使用Python中的pandas库来按组分组、排序和聚合数据。

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'组': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'],
        '数据': [4, 2, 7, 1, 5, 9, 3]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按组分组并对组内数据进行排序
df_sorted = df.groupby('组').apply(lambda x: x.sort_values('数据')).reset_index(drop=True)

# 对排序后的数据进行聚合（求和）
df_aggregated = df_sorted.groupby('组').sum().reset_index()

print(df_aggregated)

输出结果为：

  组  数据
0  A   6
1  B  13
2  C  12

在示例中，我们首先创建了一个包含组和数据的字典，并使用它创建了一个pandas DataFrame。然后，我们使用groupby函数按组分组并使用sort_values函数对每个组内的数据进行排序。最后，我们使用groupby函数对排序后的数据进行聚合（求和）。