可以使用Python的pandas库来解决此问题。假设我们有一个包含以下数据的DataFrame对象df：

import pandas as pd 

df = pd.DataFrame({'A': ['group1', 'group1', 'group2', 'group2', 'group2'], 
                   'B': ['x', 'y', 'y', 'z', 'z']})

现在我们想要按照A列的值将B列中各个元素出现的次数进行分组并按照数量进行排序。这可以通过以下代码实现：

result = df.groupby('A')['B'].value_counts().reset_index(name='count')

这将返回一个新的DataFrame对象，其中包含根据每个组的A值分组后，每个B值出现的数量。我们还可以选择在分组后对结果进行排序：

result.sort_values(by=['A', 'count'], ascending=[True, False], inplace=True)

这将根据A列的升序和count列的降序对结果进行排序。

完整代码示例：

import pandas as pd 

df = pd.DataFrame({'A': ['group1', 'group1', 'group2', 'group2', 'group2'], 
                   'B': ['x', 'y', 'y', 'z', 'z']})

result = df.groupby('A')['B'].value_counts().reset_index(name='count')
result.sort_values(by=['A', 'count'], ascending=[True, False], inplace=True)

print(result)

输出结果为：

        A  B  count
0  group1  y      1
1  group1  x      1
2  group2  z      2
3  group2  y      1