可以使用groupby和sort_values函数来对Dask DataFrame进行分组和排序。

下面是一个示例代码：

import dask.dataframe as dd

# 创建一个示例Dask DataFrame
df = dd.from_pandas(pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                                 'B': [6, 7, 8, 9, 10],
                                 'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}), npartitions=2)

# 按列'A'对Dask DataFrame进行分组，然后按列'B'进行排序
df_group_sorted = df.groupby('A').apply(lambda x: x.sort_values('B')).compute()

print(df_group_sorted)

这个示例中，我们首先使用dd.from_pandas函数创建一个Dask DataFrame。然后，我们使用groupby函数按列'A'对DataFrame进行分组，并使用apply函数对每个分组进行排序，排序的基准是列'B'。最后，我们使用compute函数将结果计算出来并打印出来。

注意，compute函数用于将结果从Dask DataFrame转换为Pandas DataFrame。如果数据量较大，可以考虑使用to_csv等方法将结果保存到磁盘上。