以下のPandas Pythonデータフレームを使用します。一意の「ページ」ごとに新しいデータフレームを作成し、日付ごとに各一意の「ページ」の「Total_Impressions_Count」を計算する方法を示し、その日のインプレッションでソートされたトップ5の「クエリ」フィールド値を含めます。

データフレームデータの例：
ID日付クエリページカントリーデバイスはインプレッションをクリックしますctr avg_position unique_hash
10988002 11409704 2022-10-21パンケーキhttps://example.com/pancakes/ usa desktop 0 1 0.0 35.000000 D9E67CBC8AFDDDDD39A817FCBB9A8DE3F8
dataframeが`df`という名前だとすると、以下のコードを使って、一意な「ページ」ごとに新しいdataframeを作成し、日付ごとに一意な「ページ」ごとに「total_impressions_count」を計算し、その日のインプレッション順に並べた「クエリ」フィールドの値のトップ5を含めることができます：

```
# 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)
```

このコードでは、まずデータフレームを "ページ "と "日付 "でグループ化し、各グループの "impressions "カラムを合計して総インプレッション数を求めます。次に、dataframeを "page"、"date"、"query "でグループ化し、"impressions "カラムを再び合計して、各ページと日付の各クエリのインプレッション数を得ます。次に、結果のデータフレームをページ、日付、インプレッションの降順でソートし、各ページと日付の上位5クエリのみを保持します。最後に、"page "と "date "の2つのデータフレームをマージし、その日のインプレッション数でソートされた上位5つの "query "フィールドの値とともに、日付ごとのそれぞれのユニークな "page "のインプレッション数の合計を示すデータフレームを得る。