在Python中，可以使用pandas库来进行按多列排序和分组。

首先，导入pandas库：

import pandas as pd

然后，创建一个DataFrame对象：

data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'John'],
        'Age': [20, 21, 22, 20, 22],
        'City': ['London', 'Paris', 'New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)

现在，可以使用sort_values()方法按多列进行排序，可以传入一个列名的列表，按顺序指定多个列进行排序：

df_sorted = df.sort_values(['Name', 'Age'])

接下来，可以使用groupby()方法按多列进行分组，同样可以传入一个列名的列表，按顺序指定多个列进行分组：

df_grouped = df_sorted.groupby(['Name', 'Age']).size().reset_index().rename(columns={0: 'Count'})

在这个示例中，首先按Name列进行排序，然后按Age列进行排序。然后，按Name和Age列进行分组，并计算每个组的数量。

最后，可以打印排序后的DataFrame和分组后的DataFrame：

print(df_sorted)
print(df_grouped)

完整的代码示例如下：

import pandas as pd

data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'John'],
        'Age': [20, 21, 22, 20, 22],
        'City': ['London', 'Paris', 'New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)

df_sorted = df.sort_values(['Name', 'Age'])
df_grouped = df_sorted.groupby(['Name', 'Age']).size().reset_index().rename(columns={0: 'Count'})

print(df_sorted)
print(df_grouped)

这样，就可以按多列进行排序和分组了。