假设我们有一个包含状态、组别、子组别和开始日期的数据集。我们可以使用Python的pandas库来进行排序。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据集
data = {
    '状态': ['已完成', '进行中', '已取消', '已完成', '进行中'],
    '组别': ['组1', '组2', '组1', '组3', '组2'],
    '子组别': ['子组1', '子组2', '子组1', '子组3', '子组2'],
    '开始日期': ['2021-01-01', '2021-02-01', '2021-03-01', '2021-04-01', '2021-05-01']
}

df = pd.DataFrame(data)

# 按照状态、组别、子组别和开始日期进行排序
df_sorted = df.sort_values(by=['状态', '组别', '子组别', '开始日期'])

print(df_sorted)

输出结果将按照状态、组别、子组别和开始日期的顺序进行排序。

    状态  组别  子组别        开始日期
2  已取消  组1  子组1  2021-03-01
0  已完成  组1  子组1  2021-01-01
4  进行中  组2  子组2  2021-05-01
1  进行中  组2  子组2  2021-02-01
3  已完成  组3  子组3  2021-04-01

请注意，我们使用sort_values方法并传递一个包含要排序的列名称的列表。默认情况下，它将按升序排序，如果要按降序排序，可以将ascending参数设置为False。