下面是一个示例代码，实现了按照另一列的顺序在两列上进行分组并选择最大值的功能：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'],
        'value1': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70],
        'value2': [100, 200, 300, 400, 500, 600, 700]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照 group 列的顺序进行排序
df = df.sort_values('group')

# 按照 group 列进行分组，并选择 value1 列的最大值
max_value1 = df.groupby('group')['value1'].max()

# 按照 group 列进行分组，并选择 value2 列的最大值
max_value2 = df.groupby('group')['value2'].max()

# 将结果合并为一个 DataFrame
result = pd.concat([max_value1, max_value2], axis=1)

print(result)

输出结果：

   value1  value2
group               
A        20     200
B        50     500
C        70     700

以上代码使用了 pandas 库来处理数据。首先，我们创建了一个包含 group、value1 和 value2 列的 DataFrame。然后，我们按照 group 列的顺序进行排序。接下来，使用 groupby 函数按照 group 列进行分组，并分别选择 value1 和 value2 列的最大值。最后，将两个结果合并为一个 DataFrame，并打印输出。