要按照时间列的第二个组件对数据透视表进行排序，可以使用Python的pandas库。

首先，导入所需的库并创建一个包含数据的数据帧：

import pandas as pd

# 创建数据帧
data = {'时间': ['2022-01-01 08:00:00', '2022-01-01 09:00:00', '2022-01-02 10:00:00', '2022-01-02 11:00:00'],
        '数值': [1, 2, 3, 4],
        '类别': ['A', 'A', 'B', 'B']}
df = pd.DataFrame(data)

然后，将时间列转换为日期时间格式并提取第二个组件：

df['时间'] = pd.to_datetime(df['时间'])
df['第二个组件'] = df['时间'].dt.time

接下来，使用pandas的pivot_table函数创建数据透视表：

pivot_table = pd.pivot_table(df, values='数值', index='类别', columns='第二个组件', aggfunc='sum')

最后，按照第二个组件对数据透视表进行排序：

sorted_pivot_table = pivot_table.sort_values(by=pivot_table.columns[1])

这将按照第二个组件的值对数据透视表进行排序。

完整的代码示例如下：

import pandas as pd

# 创建数据帧
data = {'时间': ['2022-01-01 08:00:00', '2022-01-01 09:00:00', '2022-01-02 10:00:00', '2022-01-02 11:00:00'],
        '数值': [1, 2, 3, 4],
        '类别': ['A', 'A', 'B', 'B']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将时间列转换为日期时间格式并提取第二个组件
df['时间'] = pd.to_datetime(df['时间'])
df['第二个组件'] = df['时间'].dt.time

# 创建数据透视表
pivot_table = pd.pivot_table(df, values='数值', index='类别', columns='第二个组件', aggfunc='sum')

# 按照第二个组件对数据透视表进行排序
sorted_pivot_table = pivot_table.sort_values(by=pivot_table.columns[1])

print(sorted_pivot_table)

这将打印出按照时间列的第二个组件排序后的数据透视表。