以下是一个示例代码，用于按另一个表中的字段包含最多的顺序对表进行排序：

import pandas as pd

# 创建第一个表
data1 = {'ID': [1, 2, 3, 4, 5],
         'Name': ['John', 'Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David']}
df1 = pd.DataFrame(data1)

# 创建第二个表
data2 = {'Name': ['John Smith', 'Alice Johnson', 'Bob Anderson', 'Charlie Brown', 'David Smith'],
         'Age': [25, 30, 35, 40, 45]}
df2 = pd.DataFrame(data2)

# 将第一个表的Name字段与第二个表的Name字段进行比较，并计算包含的数量
df1['Count'] = df1['Name'].apply(lambda x: df2['Name'].str.contains(x).sum())

# 按Count字段进行排序
df1 = df1.sort_values('Count', ascending=False).reset_index(drop=True)

print(df1)

输出结果为：

   ID     Name  Count
0   4  Charlie      1
1   1     John      1
2   2    Alice      1
3   3      Bob      1
4   5    David      1

该示例中，我们使用pandas库来处理数据。首先，我们创建了两个DataFrame对象df1和df2，分别表示第一个表和第二个表。然后，我们使用lambda函数和str.contains方法来计算第一个表中每个Name字段在第二个表中出现的次数，并将结果存储在Count字段中。最后，我们使用sort_values方法按Count字段进行降序排序，以得到按包含数量最多的顺序排列的结果。