你可以使用Python中的pandas库来完成对日期时间的分组和排序。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含日期时间的DataFrame
data = pd.DataFrame({'datetime': ['2022-01-01 12:00:00', '2022-01-02 09:30:00', '2022-02-01 15:45:00', '2022-02-02 08:00:00'],
                     'value': [1, 2, 3, 4]})

# 将datetime列转换为日期时间类型
data['datetime'] = pd.to_datetime(data['datetime'])

# 按年份和月份对日期时间进行分组，并按顺序排列
grouped_data = data.groupby([data['datetime'].dt.year, data['datetime'].dt.month]).apply(lambda x: x.sort_values('datetime')).reset_index(drop=True)

print(grouped_data)

输出结果为：

             datetime  value
0 2022-01-01 12:00:00      1
1 2022-01-02 09:30:00      2
2 2022-02-01 15:45:00      3
3 2022-02-02 08:00:00      4

在代码中，我们首先将日期时间列转换为pandas的日期时间类型。然后，使用groupby函数按年份和月份对数据进行分组，并使用apply函数对每个组内的数据按日期时间排序。最后，使用reset_index函数重置索引，以保证结果按顺序排列。