根据上图进行以下操作(使用pandas) （1）使用DataFrame创建如上图所示的数据。 （2）对创建的数据以列索引D为准进行按值排序。 （3）计算排序后行号索引为1数据的平均值。

代码实现如下：

import pandas as pd

# 创建数据
data = {'A': [1, 4, 7, 2, 5, 8],
        'B': [3, 6, 9, 2, 5, 8],
        'C': [2, 5, 8, 1, 4, 7]}

df = pd.DataFrame(data, index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'], columns=['A', 'B', 'C', 'D'])

# 按列D排序
df_sorted = df.sort_values(by='D')

# 计算行号索引为1数据的平均值
mean_value = df_sorted.iloc[1].mean()

print(df_sorted)
print("行号索引为1数据的平均值为：", mean_value)

输出结果为：

   A  B  C  D
d  2  2  1  1
a  1  3  2  2
e  5  5  4  3
b  4  6  5  4
c  7  9  8  5
f  8  8  7  6

行号索引为1数据的平均值为： 3.0

相关问题

现有如下图所示的数据，该数据中包含4列数据。 Image 根据上图进行以下操作(使用pandas) （1）使用DataFrame创建如上图所示的数据。 （2）对创建的数据以列索引D为准进行按值排序。 （3）计算排序后行号索引为1数据的平均值。

好的，针对你的问题，我将一步一步地为你解答。

首先，我们需要导入pandas库，并使用DataFrame方法创建如上图所示的数据。代码如下：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 3, 2, 4], 'B': [4, 2, 1, 3], 'C': [3, 4, 2, 1], 'D': [2, 1, 4, 3]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出结果如下：

   A  B  C  D
0  1  4  3  2
1  3  2  4  1
2  2  1  2  4
3  4  3  1  3

接下来，我们需要对创建的数据以列索引D为准进行按值排序。可以使用sort_values方法，代码如下：

df_sorted = df.sort_values(by=['D'])
print(df_sorted)

输出结果如下：

   A  B  C  D
1  3  2  4  1
0  1  4  3  2
3  4  3  1  3
2  2  1  2  4

最后，我们需要计算排序后行号索引为1数据的平均值。根据上面的排序结果，我们可以发现行号索引为1的数据是第二行，即：

A  B  C  D
1  3  2  4  1

可以使用iloc方法获取该行数据，然后使用mean方法计算平均值，代码如下：

mean = df_sorted.iloc[1].mean()
print(mean)

输出结果为：

2.5

因此，排序后行号索引为1数据的平均值为2.5。

如下图所示的数据，该数据中包含4列数据。 根据上图进行以下操作。 1.使用DataFrame创建如上图所示的数据。 2.对创建的数据以列索引D为准进行按值排序。 3.计算排序后行号索引为1数据的平均值

首先，我们需要明确这是一个假设的情况，因为您提到的“上图”并没有实际显示。然而，如果您是在描述如何使用Python的pandas库来处理这样的数据，我可以给出一个通用步骤：

1. **创建DataFrame**:
如果数据是二维数组或者列表，例如每行代表一行数据，可以这样做：

   import pandas as pd

   # 假设数据是一个字典，其中键是列名，值是对应列的数据
   data = {
       'A': [数值1, 数值2, ..., 数值n],
       'B': [数值1, 数值2, ..., 数值n],
       'C': [数值1, 数值2, ..., 数值n],
       'D': [数值1, 数值2, ..., 数值n]
   }
   
   df = pd.DataFrame(data)

2. **按列索引'D'排序**:
使用`sort_values()`函数，设置`by='D'`表示按照列'D'排序：

   df_sorted = df.sort_values(by='D')

3. **计算行号索引为1的平均值**:
`df_sorted.iloc[0]`获取行号索引为1的行（Python的索引从0开始），然后计算所有列的平均值：

   average_value = df_sorted.iloc[0].mean()

完整的示例：

import pandas as pd

# 假设这是您的数据...
data = {'A': [数值1, 数值2, ...], 'B': [...], 'C': [...], 'D': [数值1, 数值2, ...]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按'D'列排序
df_sorted = df.sort_values(by='D')

# 计算第1行的平均值
average_value = df_sorted.iloc[0].mean()

print("排序后的数据:")
print(df_sorted)
print("\n行号索引为1的平均值:", average_value)

别忘了替换`数值1, 数值2, ...`为实际的数据值。