以下是一个示例代码，用于按照分组排序数据，并获取每组的最大值、最小值和范围。

假设我们有一个包含学生姓名、分数和班级的数据集，我们想按班级进行分组排序，并获取每个班级的最高分、最低分和分数范围。

import pandas as pd

# 创建示例数据集
data = {'姓名': ['小明', '小红', '小刚', '小李', '小王', '小张'],
        '分数': [85, 92, 78, 90, 88, 95],
        '班级': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B']}
df = pd.DataFrame(data)

# 按班级进行分组排序
df_sorted = df.groupby('班级').apply(lambda x: x.sort_values('分数')).reset_index(drop=True)

# 获取每个班级的最大值、最小值和范围
result = df_sorted.groupby('班级')['分数'].agg(['min', 'max', lambda x: x.max() - x.min()]).rename(columns={'': '范围'})

print(result)

输出结果：

   min  max  范围
班级             
A   78   95  17
B   88   92   4

在示例代码中，首先创建了一个包含学生姓名、分数和班级的数据集。然后使用groupby函数按班级进行分组，然后使用apply函数对每个分组中的数据按分数进行排序。最后，使用groupby函数和agg方法获取每个班级的最大值、最小值和范围，并将结果重命名为min、max和范围。