要按照分组和条件排序Pandas数据框，可以使用sort_values()函数和groupby()函数的组合。

下面是一个示例代码，说明如何按照分组和条件排序Pandas数据框：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
        'Condition': [1, 2, 1, 2, 1, 2],
        'Value': [10, 20, 30, 40, 50, 60]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照分组和条件排序数据框
df_sorted = df.sort_values(by=['Group', 'Condition'])

# 输出排序后的数据框
print(df_sorted)

运行以上代码会输出以下结果：

  Group  Condition  Value
0     A          1     10
1     A          2     20
2     B          1     30
3     B          2     40
4     C          1     50
5     C          2     60

在上述示例中，我们首先创建了一个包含Group、Condition和Value列的示例数据框。然后，我们使用sort_values()函数按照Group和Condition列进行排序，并将排序后的结果赋值给df_sorted变量。最后，我们输出了排序后的数据框。

请根据自己的需求调整示例代码中的数据和排序的列名。