如果想按照自己的方式排序
ind = 行索引
data= data[ind]

ind = data.sum(axis=1).sort_values(ascending=False).index
data = data.loc[ind,:]

data.reset_index()

注意：有时候 reset_index 方法会重新定义一个index列，此时可用 data.index = range(data.shape[0])

## 参数
DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind=’quicksort’, na_position=’last’)
#### 参数说明
axis:{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0，默认按照索引排序，即纵向排序，如果为1，则是横向排序
by:str or list of str；如果axis=0，那么by=”列名”；如果axis=1，那么by=”行名”；
ascending:布尔型，True则升序，可以是[True,False]，即第一字段升序，第二个降序
inplace:布尔型，是否用排序后的数据框替换现有的数据框
kind:排序方法，{‘quicksort’, ‘mergesort’, ‘heapsort’}, default ‘quicksort’。似乎不用太关心
na_position : {‘first’, ‘last’}, default ‘last’，默认缺失值排在最后面

## 参数
sort_index(axis=0, level=None, ascending=True, inplace=False, kind=’quicksort’, na_position=’last’, sort_remaining=True, by=None)
#### 参数说明
axis：0按照行名排序；1按照列名排序
level：默认None，否则按照给定的level顺序排列—貌似并不是，文档
ascending：默认True升序排列；False降序排列
inplace：默认False，否则排序之后的数据直接替换原来的数据框
kind：默认quicksort，排序的方法
na_position：缺失值默认排在最后{“first”,”last”}
by：按照那一列数据进行排序，但是by参数貌似不建议使用

参考链接：Pandas—排序sort_values