Assuming your dataframe is named `df`, you can create a new dataframe with each unique "page" and calculate the "total_impressions_count" for each unique "page" by date and include the top 5 "query" field values sorted by impressions for that given day using the following code:

```
# Group by page and date, and sum the impressions
grouped = df.groupby(['page', 'date']).agg({'impressions': 'sum'})

# Get the top 5 queries by impressions for each page and date
top_queries = df.groupby(['page', 'date', 'query']).agg({'impressions': 'sum'}).reset_index()
top_queries = top_queries.sort_values(['page', 'date', 'impressions'], ascending=[True, True, False])
top_queries = top_queries.groupby(['page', 'date']).head(5)

# Merge the impressions and top queries dataframes
result = pd.merge(grouped, top_queries, on=['page', 'date'])

# Print the resulting dataframe
print(result)
```

This code first groups the dataframe by "page" and "date", and sums the "impressions" column for each group to get the total impressions count. Then, it groups the dataframe by "page", "date", and "query", and sums the "impressions" column again to get the impressions count for each query on each page and date. It then sorts the resulting dataframe by page, date, and impressions in descending order, and keeps only the top 5 queries for each page and date. Finally, it merges the two dataframes on "page" and "date" to get a dataframe that shows the total impressions count for each unique "page" by date, along with the top 5 "query" field values sorted by impressions for that given day.
สมมติว่า dataframe ของคุณชื่อ `df` คุณสามารถสร้าง dataframe ใหม่ที่มี "page" ที่ไม่ซ้ำกันแต่ละอัน และคำนวณ "total_impressions_count" สำหรับ "page" ที่ไม่ซ้ำกันแต่ละอันตามวันที่ และรวมค่าของฟิลด์ "query" 5 อันดับแรกที่จัดเรียงตามการแสดงผลสำหรับสิ่งนั้น วันที่กำหนดโดยใช้โค้ดต่อไปนี้: ``` # จัดกลุ่มตามหน้าและวันที่ และรวมจำนวนการแสดงผลที่จัดกลุ่ม = df.groupby(['page', 'date']).agg({'impressions': 'sum'}) # รับคำค้นหา 5 อันดับแรกตามการแสดงผลสำหรับแต่ละหน้าและวันที่ top_queries = df.groupby(['page', 'date', 'query']).agg({'impressions': 'sum'}).reset_index() top_queries = top_queries.sort_values(['page', 'date', 'impressions'], ascending=[True, True, False]) top_queries = top_queries.groupby(['page', 'date']).head(5 ) # รวมการแสดงผลและ dataframes การค้นหายอดนิยม result = pd.merge(grouped, top_queries, on=['page', 'date']) # พิมพ์ผลลัพธ์ dataframe print(result) ``` โค้ดนี้จัดกลุ่ม dataframe ก่อน "หน้า" และ "วันที่" และรวมคอลัมน์ "การแสดงผล" สำหรับแต่ละกลุ่มเพื่อดูจำนวนการแสดงผลทั้งหมด จากนั้น จะจัดกลุ่ม dataframe ตาม "หน้า" "วันที่" และ "คำค้นหา" และรวมคอลัมน์ "การแสดงผล" อีกครั้งเพื่อรับจำนวนการแสดงผลสำหรับคำค้นหาแต่ละรายการในแต่ละหน้าและวันที่ จากนั้นจะจัดเรียง dataframe ที่เป็นผลลัพธ์ตามหน้า วันที่ และการแสดงผลตามลำดับจากมากไปน้อย และเก็บเฉพาะคำค้นหา 5 อันดับแรกสำหรับแต่ละหน้าและวันที่ สุดท้ายจะรวมทั้งสอง dataframes บน "page" และ "date" เพื่อให้ได้ dataframe ที่แสดงจำนวนการแสดงผลทั้งหมดสำหรับ "page" ที่ไม่ซ้ำกันแต่ละอันตามวันที่ พร้อมด้วยค่าฟิลด์ "query" 5 อันดับแรกที่จัดเรียงตามการแสดงผลสำหรับสิ่งนั้น วัน.
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence