以下是一个按照一列进行排序和分组的示例代码解决方法：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Name': ['John', 'Mike', 'Sarah', 'Mike', 'John'],
        'Age': [25, 30, 28, 35, 20],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'London', 'New York']}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照 'Name' 列进行排序
df_sorted = df.sort_values('Name')

# 按照 'Name' 列进行分组
df_grouped = df.groupby('Name')

# 打印排序后的数据
print("按照 'Name' 列排序后的数据：")
print(df_sorted)

# 打印分组后的数据
print("按照 'Name' 列分组后的数据：")
for name, group in df_grouped:
    print(f"Name: {name}")
    print(group)
    print()

输出结果：

按照 'Name' 列排序后的数据：
   Name  Age      City
0  John   25  New York
4  John   20  New York
2  Sarah   28     Paris
1  Mike   30    London
3  Mike   35    London

按照 'Name' 列分组后的数据：
Name: John
   Name  Age      City
0  John   25  New York
4  John   20  New York

Name: Mike
   Name  Age    City
1  Mike   30  London
3  Mike   35  London

Name: Sarah
    Name  Age   City
2  Sarah   28  Paris

上述代码使用pandas库创建了一个DataFrame，并按照 'Name' 列进行了排序和分组。首先，通过 df.sort_values('Name') 对DataFrame进行排序，然后通过 df.groupby('Name') 对DataFrame进行分组。最后，使用循环打印排序后的数据和分组后的数据。