正确答案是：B: `df.sort_index()`

### 专业分析：

在数据清洗和处理过程中，行索引对于数据框的结构和数据访问有着非常重要的作用。当行索引标签值被打乱后，需要重新排序来恢复数据的顺序。在这种情况下，可以使用以下方法：

- **A: `df.sort_values()`**：
这个方法用于根据一个或多个列的值对DataFrame进行排序，而不是根据索引标签进行排序。因此不适用于需要按索引排序的情况。

- **B: `df.sort_index()`**：
这个方法专门用于根据行或列的索引标签对DataFrame进行排序。对于需要按照行索引标签升序排列的情况，`sort_index()`是最合适的选择。它可以确保索引被正确地排序，无论是升序还是降序。

- **C: `df.index()`**：
`df.index`实际上是一个属性，而不是方法。它返回的是DataFrame的索引对象，不能直接用于排序操作。

- **D: `df.sort()`**：
在pandas中，`sort()`方法已经被弃用。应使用`sort_index()`或`sort_values()`来进行排序操作，因此该选项也不正确。

总结来说，当需要根据行索引标签对DataFrame进行排序时，应使用`df.sort_index()`方法。