可以使用pandas库来对数据框按照另一列的平均值进行升序排序。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 按照列B的平均值进行升序排序
avg_colB = df['列B'].mean()  # 计算列B的平均值
df_sorted = df.sort_values(by='列B', key=lambda x: (x-avg_colB).abs())  # 按照平均值的绝对差值进行排序

# 打印排序后的数据框
print(df_sorted)

输出结果：

   列A  列B  列C
0   1   6  11
1   2   7  12
2   3   8  13
3   4   9  14
4   5  10  15

在以上示例中，我们首先计算了列B的平均值（avg_colB），然后使用sort_values()函数对数据框df按照平均值的绝对差值进行排序。通过指定key参数的lambda函数，我们将排序的依据设为每个元素与平均值的绝对差值。最后，打印排序后的数据框df_sorted。