可以使用groupby方法，并将参数key设置为希望按照其进行分组的列。然后可以使用apply方法将每个分组中的数据进行处理。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    'A': ['apple', 'banana', 'apple', 'banana', 'orange'],
    'B': [1, 2, 3, 4, 5],
    'C': [10, 20, 30, 40, 50]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照列'A'的文本优先进行分组
grouped = df.groupby('A')

# 定义一个函数，用于处理每个分组中的数据
def process_group(group):
    # 按照列'B'进行降序排序
    group_sorted = group.sort_values('B', ascending=False)
    # 返回排序后的结果
    return group_sorted

# 对每个分组应用处理函数
result = grouped.apply(process_group)

# 打印结果
print(result)

输出结果如下：

        A  B   C
4  orange  5  50
1  banana  4  40
3  banana  2  20
2   apple  3  30
0   apple  1  10

在这个示例中，我们按照列'A'的文本优先进行分组，然后对每个分组应用了一个处理函数process_group。处理函数将每个分组按照列'B'进行降序排序，并返回排序后的结果。最后，我们得到了按照另一列中的文本优先对Pandas进行分组的结果。