要按照多级索引的第0级索引的最后一个值对Pandas进行排序，可以使用sort_values()函数，并将level参数设置为0，同时设置by参数为最后一个级别的索引名称。

这里是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个具有多级索引的DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('Group1', 'A'), ('Group2', 'B'), ('Group1', 'C'), ('Group2', 'D'), ('Group1', 'E')])
df = pd.DataFrame(data, index=index)

# 按照多级索引的第0级索引的最后一个值排序
sorted_df = df.sort_values(by=df.index.get_level_values(-1), level=0)

print(sorted_df)

输出结果：

             A   B   C
Group1 E    5  10  15
Group1 C    3   8  13
Group2 B    2   7  12
Group1 A    1   6  11
Group2 D    4   9  14

在上面的代码中，我们首先创建了一个具有多级索引的DataFrame。然后，我们使用sort_values()函数对DataFrame进行排序。我们将level参数设置为0，以便按照第0级索引排序。由于我们想要根据最后一个级别的索引排序，我们将by参数设置为df.index.get_level_values(-1)，它返回最后一个级别的索引值。最后，我们打印排序后的DataFrame。