在Python中，可以使用pandas库来按照相关列进行排序。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Amy'],
        'Age': [25, 30, 20, 35],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照Age列进行升序排序
df_sorted = df.sort_values('Age', ascending=True)

print(df_sorted)

输出结果如下：

   Name  Age      City
2  John   20     Paris
0   Tom   25  New York
1  Nick   30    London
3   Amy   35     Tokyo

在上述代码中，首先导入了pandas库。然后，创建了一个示例数据集data，其中包含Name、Age和City三列。接下来，通过调用pd.DataFrame函数将data转换为一个DataFrame对象。然后，使用sort_values函数按照Age列进行升序排序，并将结果赋值给df_sorted变量。最后，使用print函数打印排序后的DataFrame对象。

需要注意的是，sort_values函数的第一个参数是要排序的列名，可以是单个列名，也可以是列名的列表。此外，ascending参数可以设置为True表示升序排序，设置为False表示降序排序。如果需要按照多个列进行排序，可以传递一个列名的列表给sort_values函数的第一个参数。例如，df.sort_values(['Age', 'Name'], ascending=[True, False])表示先按照Age列进行升序排序，然后再按照Name列进行降序排序。