这是一个示例解决方案，使用Python中的pandas库来实现按日期排序，但保持按分组排序。

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {
    'date': ['2021-01-01', '2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-03'],
    'group': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'],
    'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]
}

df = pd.DataFrame(data)

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

# 按照'group'和'date'进行排序
df = df.sort_values(['group', 'date'])

# 打印排序后的结果
print(df)

输出结果：

        date group  value
0 2021-01-01     A      1
2 2021-01-02     A      3
4 2021-01-03     A      5
1 2021-01-01     B      2
3 2021-01-02     B      4
5 2021-01-03     B      6

在这个示例中，我们首先使用pd.to_datetime()函数将'date'列转换为日期类型。然后，使用sort_values()函数按照'group'和'date'进行排序，以保持按分组排序的状态。最后，打印出排序后的结果。