我们可以使用Python中的pandas库来读取文件并按照不同的日期格式对其进行排序。首先需要使用read_csv函数将文件读取为Dataframe格式，接着使用sort_values函数按照日期字段进行排序。在sort_values函数中，需要传入参数by和key，其中by为排序需要依据的字段名，key为要按照的格式进行转换的函数名。 假设我们要按照“yyyy-mm-dd”和“mm/dd/yyyy”两种格式对文件进行排序，对应的代码如下：

import pandas as pd

# 读取文件为Dataframe格式
df = pd.read_csv('file.csv')

# 按照“yyyy-mm-dd”格式进行排序
df = df.sort_values(by='date', key=lambda x: pd.to_datetime(x, format='%Y-%m-%d'))

# 按照“mm/dd/yyyy”格式进行排序
df = df.sort_values(by='date', key=lambda x: pd.to_datetime(x, format='%m/%d/%Y'))

其中，pd.to_datetime函数用于将日期字符串转换为日期格式，format参数用于指定要转换的日期格式。具体格式代码可以参考Python的时间格式化字符串。

注意，如果日期字段中存在缺失值或格式不一致的数据，排序时可能会出现错误。在实际使用时需要对数据进行清洗和格式化处理。