对列中的值进行重新排序，将新的最大值作为分组的标志。

在Python中可以使用pandas包来对列中的值进行重新排序。具体步骤如下：

首先，导入pandas包并读取数据：

import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')

接着，使用pandas的sort_values()函数对列进行排序：

data.sort_values(by='column_name', ascending=False, inplace=True)

其中，by参数指定按哪一列进行排序，ascending参数指定升序(True)或降序(False)，inplace参数表示是否在原始数据上进行操作。

最后，使用pandas的groupby()函数对列进行分组：

grouped = data.groupby((data['column_name'] < data['column_name'].shift()).cumsum())

其中，shift()函数将整个列向上移动一个位置，并在开头添加NaN值。这个操作可以帮助我们找到新的最大值，因为新的最大值会出现在第一组中。cumsum()函数将相邻分组的标记组合在一起，从而创建了一列数字，每个数字都代表一个组。

最终的代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 排序
data.sort_values(by='column_name', ascending=False, inplace=True)

# 分组
grouped = data.groupby((data['column_name'] < data['column_name'].shift()).cumsum())

通过这个方法，我们就可以将列中的值重新排序，并将新的最大值作为分组的标志。