df.sort_index()实现按索引排序，默认以从小到大的升序方式排列，如希望按降序排列，传入ascending = False

import pandas as pd
 
df = pd.DataFrame([["liver","E",89,21,24,64],
                   ["Arry","C",36,37,37,57],
                   ["Ack","A",57,60,18,84],
                   ["Eorge","C",93,96,71,78],
                   ["Oah","D",65,49,61,86]
                  ], 
                   columns = ["name","team","Q1","Q2","Q3","Q4"])
 
# 索引降序
res1 = df.sort_index(ascending=False)
 
# 按列索引名排序:
# 在索引方向上排序
res2 = df.sort_index(axis=1, ascending=False)

结果展示

(资料图片仅供参考)

df

res1

res2

扩展

# 更多方法如下:
s.sort_index() # 升序排列
df.sort_index() # df也是按索引进行排序
df.team.sort_index()
s.sort_index(ascending=False) # 降序排列
s.sort_index(inplace=True) # 排序后生效，改变原数据
# 索引重新0-(n-1)排，可以得到它的排序号
s.sort_index(ignore_index=True)
s.sort_index(na_position="first") # 空值在前，另"last"表示空值在后
s.sort_index(level=1) # 如果多层，排一级
s.sort_index(level=1, sort_remaining=False) # 这层不排
# 行索引排序，表头排序
df.sort_index(axis=1) # 会把列按列名顺序排序

df.reindex()指定自己定义顺序的索引，实现行和列的顺序重新定义

import pandas as pd
 
df = pd.DataFrame({
        "A":[1,2,3],
        "B":[4,5,6]
        },index=["a","b","c"])
 
# 按要求重新指定索引顺序
res1 = df.reindex(["c","b","a"])
 
# 指定列顺序
res2 = df.reindex(["B","A"], axis=1)

结果展示

df

res1

res2

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