要按日期排序并按类型分组文档，您可以使用Python中的pandas库来完成。下面是一个示例代码，说明如何使用pandas来实现这个任务：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'日期': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-04', '2021-01-05'],
        '类型': ['类型A', '类型B', '类型A', '类型B', '类型A'],
        '文档': ['文档1', '文档2', '文档3', '文档4', '文档5']}

# 将数据转换为pandas的DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 将日期列转换为日期类型
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])

# 按日期排序
df = df.sort_values(by='日期')

# 按类型分组
grouped = df.groupby('类型')

# 打印分组后的文档
for name, group in grouped:
    print(f'类型: {name}')
    print(group)
    print()

这段代码首先创建了一个示例数据集，包括日期、类型和文档三个列。然后，将数据转换为pandas的DataFrame，并将日期列转换为日期类型。接下来，使用sort_values()函数按日期对DataFrame进行排序。

最后，使用groupby()函数按类型分组，并通过迭代打印每个分组的文档。

请注意，这只是一个示例代码，您可以根据您的实际需求进行调整和修改。