下面是一个示例代码，展示了如何使用Pandas将多列数据按照层次结构排序并进行分组操作：

import pandas as pd

data = {
    'Country': ['USA', 'USA', 'USA', 'Canada', 'Canada', 'Canada'],
    'City': ['New York', 'Chicago', 'Los Angeles', 'Toronto', 'Montreal', 'Vancouver'],
    'Population': [8.4, 2.7, 4.0, 2.9, 1.7, 2.5],
    'Area (km2)': [468.9, 606.1, 1213.9, 630.2, 430.8, 287.6]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 定义排序的层次结构
sorting_order = ['Country', 'City']

# 按照层次结构排序数据
df_sorted = df.sort_values(by=sorting_order)

# 将数据分组并进行聚合操作
grouped_data = df_sorted.groupby(sorting_order).agg({'Population': 'sum', 'Area (km2)': 'sum'})

print(grouped_data)

输出结果将为：

                     Population  Area (km2)
Country City                               
Canada  Montreal            1.7       430.8
        Toronto             2.9       630.2
        Vancouver           2.5       287.6
USA     Chicago             2.7       606.1
        Los Angeles         4.0      1213.9
        New York            8.4       468.9

这样，我们就可以将数据按照多列层次结构进行排序，并进行分组统计操作。