要按照pandas数据帧中的分组对值进行排序，可以使用groupby和sort_values方法。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 按照Group分组并对Value进行排序
df_sorted = df.groupby('Group').apply(lambda x: x.sort_values('Value'))

# 重置索引
df_sorted = df_sorted.reset_index(drop=True)

print(df_sorted)

这里，首先创建了一个示例数据帧df，其中包含两列'Group'和'Value'。然后，使用groupby方法按照'Group'列进行分组，并使用apply方法对每个分组的'Value'列进行排序。最后，使用reset_index方法重置索引，以便得到按照分组排序后的数据帧df_sorted。

输出示例：

  Group  Value
0     A      1
1     A      3
2     B      2
3     B      4
4     C      5
5     C      6