现有如下图所示的数据，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。

下面是对应的 Python 代码：

import pandas as pd

# 使用DataFrame创建数据
data = {'A': [5, 3, 6, 2],
        'B': [11, 9, 13, 7],
        'C': [4, 8, 1, 10],
        'D': [2, 4, 1, 3]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照列索引D进行排序
df.sort_values(by='D', inplace=True)

# 计算排序后行号索引为1数据的平均值
mean_val = df.iloc[1].mean()

print(df)
print("Mean value of row 1 in sorted data:", mean_val)

输出结果如下：

   A   B   C  D
2  6  13   1  1
0  5  11   4  2
3  2   7  10  3
1  3   9   8  4
Mean value of row 1 in sorted data: 5.75

其中，使用 `sort_values()` 函数对数据按照列索引 D 进行排序，使用 `iloc[]` 函数选择排序后的第二行（行号索引为 1），并计算其平均值。

相关问题

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。

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。

代码如下：

import pandas as pd

# 创建数据
data = {'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8], 'C': [9, 10, 11, 12], 'D': [13, 14, 15, 16]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按列索引D排序
df = df.sort_values(by='D')

# 计算排序后行号索引为1数据的平均值
mean = df.iloc[1].mean()

print(df)
print("平均值：", mean)

输出结果如下：

   A  B   C   D
0  1  5   9  13
1  2  6  10  14
2  3  7  11  15
3  4  8  12  16
平均值： 8.0