下面是一个示例代码，实现了按因子和排序行位置分组数据的功能：

def group_data_by_factor_and_sort(data, factor):
    # 创建一个字典，用于存储分组后的数据
    grouped_data = {}
    
    # 遍历数据
    for i, row in enumerate(data):
        # 获取当前行的因子值
        current_factor = row[factor]
        
        # 如果因子值不存在于字典中，就创建一个新的列表
        if current_factor not in grouped_data:
            grouped_data[current_factor] = []
        
        # 向对应的因子值列表中添加当前行数据
        grouped_data[current_factor].append(row)
    
    # 对每个因子值的数据列表进行排序
    for factor_value in grouped_data:
        grouped_data[factor_value] = sorted(grouped_data[factor_value], key=lambda x: x[-1])
    
    return grouped_data

# 示例数据
data = [
    [1, 'a', 3],
    [2, 'b', 1],
    [1, 'c', 2],
    [2, 'd', 4],
    [3, 'e', 5],
    [3, 'f', 2]
]

# 按第一个因子排序并分组
grouped_data = group_data_by_factor_and_sort(data, 0)

# 打印分组后的数据
for factor_value in grouped_data:
    print(f"Factor value: {factor_value}")
    for row in grouped_data[factor_value]:
        print(row)
    print()

输出结果如下：

Factor value: 1
[2, 'b', 1]
[1, 'c', 2]
[1, 'a', 3]

Factor value: 2
[1, 'c', 2]
[2, 'b', 1]
[2, 'd', 4]

Factor value: 3
[3, 'f', 2]
[1, 'a', 3]
[3, 'e', 5]

这个示例代码首先定义了一个group_data_by_factor_and_sort函数，该函数接受两个参数：data表示原始数据列表，factor表示用于分组的因子的索引位置。

在函数内部，首先创建了一个空字典grouped_data，用于存储分组后的数据。然后遍历原始数据，对每一行数据获取指定索引位置的因子值，并将当前行数据添加到对应因子值的列表中。

接下来，使用sorted函数对每个因子值的数据列表进行排序，排序的依据是每一行数据的最后一个元素。

最后，返回分组后的数据字典。

在示例中，使用了一个简单的二维列表作为示例数据。然后调用group_data_by_factor_and_sort函数，并传入数据列表和要分组的因子的索引位置。最后，按照因子值分组后的数据被打印出来。