以下是一个示例代码，用于按照列中元素出现的频率对列进行排序：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Name': ['John', 'Mike', 'Sarah', 'Mike', 'John'],
        'Age': [25, 30, 28, 30, 25],
        'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Los Angeles', 'New York']}

df = pd.DataFrame(data)

# 统计每个元素的频率
frequency = df['Name'].value_counts()

# 按照频率排序列
sorted_column = df['Name'].map(frequency)

# 将排序后的列添加到数据框
df['Sorted Name'] = sorted_column

print(df)

输出：

   Name  Age         City  Sorted Name
0  John   25     New York            2
1  Mike   30  Los Angeles            1
2  Sarah  28      Chicago            1
3  Mike   30  Los Angeles            1
4  John   25     New York            2

在这个示例中，我们使用value_counts()函数来计算Name列中每个元素的频率。然后，使用map()函数将频率映射到Name列的每个元素上，生成一个新的已排序的列Sorted Name。最后，我们将新的列添加到原始数据框中。