以下是一个示例代码，演示如何按照某一列进行分组，并获取每组的总值，然后按照另一列的相反顺序对值进行求和。

假设我们有一个数据集，包含两列：group列和value列。我们希望按照group列进行分组，并计算每个组的总值。然后，按照value列的相反顺序对每个组的总值进行求和。

import pandas as pd

# 创建示例数据集
data = {'group': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'],
        'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照group列进行分组，并获取每个组的总值
grouped = df.groupby('group')['value'].sum()

# 按照value列的相反顺序对每个组的总值进行求和
result = grouped.sort_values(ascending=False).sum()

print(result)

输出结果为：

21

在这个示例中，我们首先使用groupby函数按照group列进行分组，然后使用sum函数计算每个组的总值。最后，使用sort_values函数按照value列的相反顺序对每个组的总值进行排序，并使用sum函数对排序后的结果进行求和。最终得到的结果为21。