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。

1. 在Python的pandas库中，首先你需要导入`pandas`模块，并可以使用`pd.DataFrame()`函数创建一个DataFrame。假设你有列名列表`columns`和对应的行数据`data`，例如：

import pandas as pd
columns = ['A', 'B', 'C', 'D']
data = {'A': [10, 20, 30, 40], 'B': [50, 60, 70, 80], 'C': [90, 100, 110, 120], 'D': [130, 140, 150, 160]}
df = pd.DataFrame(data, columns=columns)

2. 要按照列'D'的值对数据框进行排序，你可以直接调用`sort_values()`方法，传入列名'd'并设置`ascending=False`以降序排列：

sorted_df = df.sort_values('D', ascending=False)

3. 接下来计算排序后的第一个（行号索引为1，因为从0开始计数）行的平均值，可以使用`mean()`方法：

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

这里`iloc[0]`用于获取第一行，然后通过`.mean()`得到所有数值列的平均值。