以下是一个示例代码，用于按照浏览量和日期对热门趋势进行排序：

import pandas as pd

# 假设有一个包含浏览量和日期的数据集
data = {'浏览量': [100, 200, 150, 300, 250],
        '日期': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-04', '2021-01-05']}
df = pd.DataFrame(data)

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

# 按照浏览量和日期对数据集进行排序
sorted_df = df.sort_values(by=['浏览量', '日期'], ascending=False)

# 打印排序后的结果
print(sorted_df)

运行以上代码，输出结果如下：

   浏览量         日期
3  300 2021-01-04
4  250 2021-01-05
1  200 2021-01-02
2  150 2021-01-03
0  100 2021-01-01

上述代码使用Pandas库创建了一个数据集，包含了浏览量和日期两列。然后，使用pd.to_datetime()函数将日期列转换为日期时间类型，以便可以按照日期进行排序。最后，使用sort_values()函数按照浏览量和日期对数据集进行排序，ascending=False参数表示按降序排列。