要按照数值变量对分类变量的列进行排序并以堆叠条形图的形式呈现，可以使用Python的matplotlib库。以下是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Category': ['A', 'B', 'C', 'D'],
        'Value1': [10, 15, 5, 8],
        'Value2': [5, 10, 15, 20],
        'Value3': [8, 12, 10, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按数值变量对分类变量的列进行排序
df_sorted = df.sort_values(by='Value1')

# 创建堆叠条形图
plt.bar(df_sorted['Category'], df_sorted['Value1'], label='Value1')
plt.bar(df_sorted['Category'], df_sorted['Value2'], bottom=df_sorted['Value1'], label='Value2')
plt.bar(df_sorted['Category'], df_sorted['Value3'], bottom=df_sorted['Value1']+df_sorted['Value2'], label='Value3')

# 添加图例和标签
plt.legend()
plt.xlabel('Category')
plt.ylabel('Value')
plt.title('Stacked Bar Chart')

# 显示图形
plt.show()

这段代码首先创建了一个示例数据框，包含一个分类变量“Category”和三个数值变量“Value1”，“Value2”和“Value3”。然后，使用sort_values()函数按照“Value1”列对数据框进行排序。接下来，使用plt.bar()函数创建堆叠条形图，其中每个分类变量对应一个条形，每个数值变量对应一个堆叠的部分。最后，使用plt.legend()、plt.xlabel()、plt.ylabel()和plt.title()函数添加图例和标签，并使用plt.show()函数显示图形。

运行上述代码将生成一个堆叠条形图，其中的条形按照“Value1”列的数值大小进行排序。