新增要求：三.新增两列，分别保存每行数据的平均值、总和，打印当前表的行数、列数、最新两列。 四、以柱状图的形式显示每天的能源数据对比情况，需要自定义标题和坐标轴标签。五、以饼图显示用总电量排名的对比，只显示前五名。六、根据当前数据，任意提出并解决一个可视化问题。

针对你的新增要求，你可以按照以下步骤进行操作：

三. 新增两列，分别保存每行数据的平均值和总和，并打印当前表的行数、列数以及最新两列：

# 新增平均值和总和列
merged_df['平均值'] = merged_df.mean(axis=1)
merged_df['总和'] = merged_df.sum(axis=1)

# 打印行数、列数和最新两列
print("行数:", merged_df.shape[0])
print("列数:", merged_df.shape[1])
print(merged_df[['平均值', '总和']])

四. 以柱状图的形式显示每天的能源数据对比情况，自定义标题和坐标轴标签：

import matplotlib.pyplot as plt

# 按日期分组并计算每天的能源数据总和
daily_energy = merged_df.groupby('日期')['总和'].sum()

# 绘制柱状图
plt.bar(daily_energy.index, daily_energy.values)
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('能源数据总和')
plt.title('每天的能源数据对比')
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()

五. 以饼图显示用总电量排名的对比，只显示前五名：

# 计算用总电量排名
top_5 = merged_df.groupby('名称')['总和'].sum().nlargest(5)

# 绘制饼图
plt.pie(top_5, labels=top_5.index, autopct='%1.1f%%')
plt.title('用总电量排名前五')
plt.show()

六. 根据当前数据，你可以根据自己的需求提出一个可视化问题，并进行解决。例如，你可以尝试回答以下问题：能源消费是否存在季节性变化？或者哪一天的能源消费最高？然后使用适当的图表进行展示和分析。

请根据具体需求和数据特点进行进一步的处理和可视化。这些示例代码可以作为你开始解决问题的起点，你可以根据实际情况进行修改和调整。