在Python中，可以使用Pandas库来对数据透视表进行排序。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Group': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'],
    'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建数据透视表
pivot_table = pd.pivot_table(df, index='Group', columns='Name', values='Value')

# 按组对数据透视表进行排序
sorted_pivot_table = pivot_table.sort_values(by='Group', ascending=True)

print(sorted_pivot_table)

上述代码首先创建了一个示例数据集，其中包含了姓名、组别和数值三列。然后，使用pd.pivot_table()方法创建了一个数据透视表，其中索引为组别，列为姓名，数值为数值列。最后，使用sort_values()方法按组别对数据透视表进行排序，并将结果打印输出。

输出结果如下：

Name   Alice  Bob  Charlie
Group                      
A          1    5        3
B          4    2        6

可以看到，数据透视表按照组别进行了排序。在实际使用中，可以根据需要调整排序方式和排序的列。