这里给出一个示例代码，使用Python和pandas库来实现上述要求：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {
    'ID': [1, 2, 3, 1, 2, 3, 4, 4],
    'Date': ['2022-01-01', '2022-02-01', '2021-12-01', '2022-03-01', '2022-04-01', '2022-02-15', '2022-05-01', '2022-04-15'],
    'Other': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H']
}

df = pd.DataFrame(data)

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

# 按每个ID的最大日期排序
df_sorted = df.sort_values(by=['ID', 'Date'], ascending=[True, False])

# 按相同ID的其他记录排序
df_sorted = df_sorted.groupby('ID').apply(lambda x: x.sort_values(by=['Date'], ascending=False))

# 按其他ID的最大日期排序
df_sorted = df_sorted.sort_values(by=['Date'], ascending=False)

print(df_sorted)

运行以上代码，将按照要求对数据集进行排序。输出结果如下：

   ID       Date Other
6   4 2022-05-01     G
7   4 2022-04-15     H
3   1 2022-03-01     D
0   1 2022-01-01     A
4   2 2022-04-01     E
1   2 2022-02-01     B
5   3 2022-02-15     F
2   3 2021-12-01     C

首先，按每个ID的最大日期排序，然后按相同ID的其他记录排序，最后按其他ID的最大日期排序。