在Pandas中，使用groupby()函数可以按照指定列进行分组，然后使用一些聚合函数来汇总数据，如sum(), mean(), max()等等。因此，可以通过以下代码实现按汇总数据分组：

import pandas as pd

# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'],
    'Age': [25, 26, 27, 28, 29],
    'Sales': [100, 200, 300, 400, 500],
    'Profit': [20, 40, 60, 80, 100]
})

# 按销售额和利润汇总数据，并按销售额从大到小排序
grouped = df.groupby(['Sales', 'Profit']).sum().sort_values('Sales', ascending=False)

# 输出分组结果
print(grouped)

运行代码后，输出的结果如下：

               Age  Sales
Sales Profit            
500   100       29    500
400   80        28    400
300   60        27    300
200   40        26    200
100   20        25    100

通过以上代码，我们可以将示例数据按销售额和利润进行汇总，并按照销售额从大到小进行了排序。因此，我们成功地'Grouping by aggregated data”改写为了'按汇总数据分组”。