lead(a.n_EN_SZ)over(partition by a.VC_CPDM,a.C_ID,a.vc_scdm,a.l_tzlx order by a.D_YWRQ) PRI_SZ 将这个sql代码转换成python代码

这段SQL代码使用了窗口函数`LEAD`来获取按一定顺序排序后的下一行的数据。`LEAD`函数用于获取当前行的下一行数据，它可以在`PARTITION BY`子句中将数据分组，在每个分组内部使用`ORDER BY`子句排序后，再进行数据的提取。

要将这段SQL代码转换为Python代码，我们可以使用pandas库来实现相同的功能。pandas是一个强大的数据处理库，提供了多种函数来处理类似于SQL中的窗口函数。以下是一个简单的例子，使用pandas来模拟这段SQL的功能：

import pandas as pd

# 假设df是一个pandas DataFrame，包含了SQL查询中的列
# 这里是示例数据，实际情况中你需要根据你的数据来源来创建这个DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'n_EN_SZ': [1, 2, 3, 4, 5],
    'VC_CPDM': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C'],
    'C_ID': [101, 101, 102, 102, 103],
    'vc_scdm': ['X', 'Y', 'Z', 'X', 'Y'],
    'l_tzlx': ['OK', 'NO', 'OK', 'OK', 'NO'],
    'D_YWRQ': pd.to_datetime(['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03', '2023-01-04', '2023-01-05']),
})

# 设置多级索引
df.set_index(['VC_CPDM', 'C_ID', 'vc_scdm', 'l_tzlx', 'D_YWRQ'], inplace=True)

# 使用groupby和shift来模拟lead函数
# 假设我们需要获取每个分组下一行的'n_EN_SZ'列的值
df['PRI_SZ'] = df.groupby(level=[0, 1, 2, 3]).n_EN_SZ.shift(-1)

# 重置索引，这样可以回到原始的DataFrame结构
df.reset_index(inplace=True)

# 现在df中包含了额外的列'PRI_SZ'，它包含了每个分组中下一行的'n_EN_SZ'值
print(df)

请注意，这个例子假设了数据的结构和如何进行分组。在实际情况中，你需要根据你的具体数据和需求来调整代码。