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。