要按组对pandas数据帧进行排序并保持所需的顺序，可以使用sort_values方法和groupby方法的组合。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 定义所需的顺序
order = ['B', 'C', 'A']

# 按组对数据帧进行排序并保持所需的顺序
df_sorted = df.sort_values(by='Group')
df_sorted['Group'] = pd.Categorical(df_sorted['Group'], categories=order, ordered=True)
df_sorted = df_sorted.sort_values(by='Group')

print(df_sorted)

输出结果如下：

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

在上面的代码中，首先使用sort_values方法按组对数据帧进行排序。然后，将'Group'列转换为有序分类变量，其中指定了所需的顺序。最后，再次使用sort_values方法按照'Group'列进行排序，以保持所需的顺序。

这样，数据帧将按照所需的顺序进行排序，并且每个组内的顺序也将保持不变。