假设有一个数据框df，其中有“group” 和 “value” 两列。现在我们想要按照组对“value”列进行排序，然后给“value”列赋予新的排序索引。

可以使用pandas中的groupby函数对数据进行分组，然后使用apply函数按组应用特定的操作。具体实现如下：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
                   'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})

# 对数据按组进行排序，然后对每个组的“value”列赋予新的排序索引
df['new_index'] = df.groupby('group')['value'].apply(lambda x: x.rank())

print(df)

运行结果如下：

  group  value  new_index
0     A      1        1.0
1     A      2        2.0
2     B      3        1.0
3     B      4        2.0
4     C      5        1.0
5     C      6        2.0

以上代码先按照组对数据进行排序，然后使用apply函数应用一个匿名函数，该函数对每个组的“value”列进行排序并返回新的索引，

最后，将新的索引赋给“new_index”列。