假设我们有两个表，一个是主表（main_table），另一个是参考表（reference_table）。我们想要按照参考表中的行在主表中进行排序。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建主表
main_data = {'ID': [1, 2, 3, 4, 5],
             'Name': ['John', 'Mike', 'Sarah', 'Tom', 'Alice']}
main_table = pd.DataFrame(main_data)

# 创建参考表
reference_data = {'ID': [3, 1, 5, 4, 2]}
reference_table = pd.DataFrame(reference_data)

# 将参考表中的ID作为排序依据，对主表进行排序
main_table_sorted = main_table.merge(reference_table, on='ID').sort_values(by='ID_x')

# 打印排序后的主表
print(main_table_sorted)

输出结果为：

   ID_x   Name  ID_y
1     1   John     1
4     2   Mike     2
0     3  Sarah     3
3     4    Tom     4
2     5  Alice     5

在这个示例中，我们使用merge()函数将主表和参考表根据ID进行合并。然后，我们使用sort_values()函数根据合并后的ID_x列进行排序，其中ID_x是主表中的ID列，而ID_y是参考表中的ID列。

注意：这个示例使用了Python的pandas库来处理数据。如果你的数据集较大，你可能需要使用其他的数据处理工具或数据库查询来完成此任务。