pandasのデータフレームを行名でソートしたい（特定の範囲の行だけ）

Question

pandasで作成したデータフレームを行名に基づきソートしたいです。
ここでデータフレーム全体をソートせずに特定の範囲の行だけソートしたいです。

df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8],[9, 10]], index=[4,6,2,3,'a'], columns=list('AB'))
print(df)
#   A   B
#4  1   2
#6  3   4
#2  5   6
#3  7   8
#a  9  10

このデータフレームを1行目から4行目までソートすると

df = sort(df)#1行目から4行目まで
print(df)
#   A   B
#2  5   6
#3  7   8
#4  1   2
#6  3   4
#a  9  10

このようにソートを行いたいです。どのようにすれば良いでしょうか

Answer 1

indexだけをソートして、それに対してreindexするのはどうでしょう。
Indexのままよりもndarrayに変換してからソートするほうが簡単にできそうです。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8],[9, 10]], index=[4,6,2,3,'a'], columns=list('AB'))

# indexをnumpyのndarrayに変換
idx = df.index.to_numpy(copy=True)

# idxの4行目までをソート (numpy.ndarray.sort)
idx[:4].sort()

# ソートされたidxでdfをreindexする(並べ替える)
df2 = df.reindex(idx)

print(df2)
#   A   B
#2  5   6
#3  7   8
#4  1   2
#6  3   4
#a  9  10

Answer 2

Pythonでインデックスによるソートは sort_index() です。
データフレームを分割してソート、そして結合でいかがでしょうか

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8],[9, 10]], index=[4,6,2,3,'a'], columns=list('AB'))

df2 = df.iloc[:4,: ]
df3 = df.iloc[4:, :]

df2 = df2.sort_index()

df_out = pd.concat([df2, df3])
df_out

     A	B
2	5	6
3	7	8
4	1	2
6	3	4
a	9	10