以下是一个按日期重新排序和重新分组多列的示例代码：

假设我们有一个包含日期、产品和销售数量的数据集，我们想要按日期重新排序，并按产品分组。首先，我们需要导入pandas库，并读取数据集。

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将日期列转换为日期格式
data['日期'] = pd.to_datetime(data['日期'])

# 按日期重新排序数据集
data = data.sort_values('日期')

# 按产品分组，并计算每个产品的销售总量
grouped_data = data.groupby('产品').sum()

# 打印结果
print(grouped_data)

这段代码首先导入了pandas库，并使用pd.read_csv函数读取了一个名为data.csv的数据集。然后，我们使用pd.to_datetime函数将日期列转换为日期格式，以便可以对其进行排序。接下来，使用data.sort_values函数按日期重新排序数据集。

最后，我们使用data.groupby函数将数据集按产品分组，并使用sum函数计算每个产品的销售总量。最后，我们打印了结果。

请注意，这只是一个示例，实际应用中，你可能需要根据具体需求进行调整和修改。