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按日期对Pandas数据框架进行排序，需要使用到Pandas库中的sort_values()方法。具体的步骤如下：

1. 首先将日期字段转换为时间戳，这样方便对日期进行比较和排序。可以使用Pandas中的to_datetime()方法将日期转换为时间戳格式。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

1. 使用sort_values()方法按照日期字段进行排序。可以使用ascending参数控制升序或降序排列。

sorted_df = df.sort_values(by='date', ascending=True)

1. 如果需要按照多个字段进行排序，可以在by参数中传入一个列表。

sorted_df = df.sort_values(by=['date', 'amount'], ascending=[True, False])

这样就可以按照日期和金额字段进行排序，日期相同时，按照金额降序排列。

下面是一个完整的示例：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将日期字段转换为时间戳
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 按日期排序
sorted_df = df.sort_values(by='date', ascending=True)

# 输出结果
print(sorted_df.head())

输出结果如下：

         date  amount
2  2020-01-01      20
1  2020-01-02      30
0  2020-01-03      10
3  2020-01-05      25
4  2020-01-06      15

这样就完成了按照日期对Pandas数据框架进行排序的操作。