不是的，我需要按照name列分组，分组后按照re列的最大值对这些类别就行排序

非常抱歉，我理解错误了。以下是您可以使用的代码：

# 假设您要对 DataFrame df 按照列 name 进行分类，并按照该组中的列 re 的最大值排序
# 首先使用 groupby 分类，然后使用 max() 求出每组中 re 列的最大值
grouped = df.groupby('name').max()['re']

# 最后使用 sort_values 对最大值进行排序，ascending=False 表示降序排列
result = grouped.sort_values(ascending=False)

注意，这里先对 `df` 进行 `groupby` 分组，然后使用 `max()` 求出每个分组中 `re` 列的最大值，再对这些最大值进行排序。最后的结果是一个 Series 类型的数据，其中索引是分组的 `name` 值，值是分组中 `re` 列的最大值。

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对分组后的数据的某一列按组求最大值

要对分组后的数据的某一列按组求最大值，可以使用`group['column_name'].max()`方法。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')

# 按照某一列的值进行分组
grouped = df.groupby('column_name')

# 对其他列进行分类处理
for name, group in grouped:
    # 求每个分组的某一列的最大值
    max_value = group['column_name_to_find_max'].max()
    print(f"分组{name}的最大值为：{max_value}")

在这个代码中，`column_name`是你想要分类的列的名称。`grouped`变量将按照这一列的值对数据进行分组。然后，你可以使用`for`循环对每个分组进行操作。在循环中，`name`是分组的键值，`group`是分组的数据。`group['column_name_to_find_max'].max()`方法将计算每个分组的某一列的最大值，并将其存储在`max_value`变量中。最后，你可以打印出每个分组的某一列的最大值。请将代码中的`column_name_to_find_max`替换为你要找到最大值的列的名称。

DB2按照id排序在按照name分组

可以使用以下SQL语句来实现按照id排序在按照name分组：

SELECT id, name, other_columns
FROM your_table
ORDER BY id, name
GROUP BY name;

这条SQL语句会先按照id进行排序，然后再按照name进行分组。请注意，这里的`other_columns`是指除了id和name之外的其他列。因为在分组操作中，必须要把除了分组列之外的其他列都进行聚合操作（比如求和、平均值等），否则就会出现错误。如果你需要对其他列进行聚合操作，可以在SELECT语句中使用聚合函数。