2、利用汽车数据集完成以下问题: (1)找到并打印最贵汽车的公司名称和价格(2)打印所有audi汽车的详细信息(3)找到并打印每家公司的最高价格汽车(4)按价格对所有汽车进行降序排序,对于价格相等的汽车按马力进行降序排序

首先，为了完成这些问题，我们需要假设我们有一个包含汽车数据的CSV文件或者数据库表，其中包含字段如公司名（Company），车型（Model），价格（Price），品牌（Brand），详细信息（Details），以及马力（Horsepower）。这里是一个基本的Python示例，我们将使用pandas库来处理这个问题：

import pandas as pd

# 假设df是你的数据集
data = pd.read_csv('car_data.csv')  # 替换为实际数据文件路径

# (1) 找到并打印最贵汽车的公司名称和价格
expensive_car = data[data['Price'].idxmax()]
print(f"最贵汽车的公司是{expensive_car['Company']}, 价格是{expensive_car['Price']}")

# (2) 打印所有Audi汽车的详细信息
audi_cars = data[data['Brand'] == 'Audi']
print("Audi汽车详细信息:")
print(audi_cars[['Company', 'Model', 'Price', 'Details', 'Horsepower']].head())

# (3) 找到并打印每家公司的最高价格汽车
company_highest_prices = data.groupby('Company')['Price'].idxmax()
highest_price_cars = data.loc[company_highest_prices]
print("每家公司最高价格的汽车:")
print(highest_price_cars[['Company', 'Model', 'Price']])

# (4) 按价格降序排列，价格相等时按马力降序排列
sorted_cars = data.sort_values(['Price', 'Horsepower'], ascending=[False, False])
print("按价格及马力降序排列的所有汽车:")
print(sorted_cars)

记得替换上述代码中的`car_data.csv`为实际的数据源，并根据实际数据集结构调整列名。如果你需要在SQL环境中操作，那么查询语法会有所不同。