数据字段说明： 时间：投资事件发生的时间，格式为：年/月/日。 公司名称：被投资的公司名称。 公司网址：被投资公司在信息披露网站的主页URL。 融资轮次：融资轮次。 投资金额：融资金额，单位有人民币、美元等不同货币。该字段的值有多种类型，包括：明确金额、金额范围、未披露。（读入数据后应换算成统一单位，金额范围按中值记录，未披露按0记录） 投资人：投资人，有单个投资人、多个投资人、未披露。 最新估值(估算)：投资后，被投资公司的估值。估值=投资人投资金额/投资人所占股权比例。 字段1：被投资公司所在的领域（一级）。 字段2：被投资公司所在的领域（二级）。 字段3：被投资公司所在的领域（三级）。 请统计 筛选出所有投资方未透露，且投资金额也未透露的投资事件信息，然后按照一级领域统计这些投资在每个领域的总投资次数和金额，按照次数降序输出，次数相同按照金额降序，然后将结果写入result.txt文件中。

代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据
investment_data = pd.read_csv('investment.csv', encoding='gbk')

# 将投资金额转换为统一货币单位：人民币万元
investment_data['投资金额'] = investment_data['投资金额'].apply(lambda x: 0 if x == '未透露' else x)  # 未透露的金额设为0
investment_data['投资金额'] = investment_data['投资金额'].apply(lambda x: float(x.split('万')[0]) if '万' in x else float(x) / 10000)
investment_data = investment_data[['时间', '公司名称', '公司网址', '融资轮次', '投资金额', '投资人', '最新估值(估算)', '字段1']]

# 筛选出投资金额和投资人都未透露的投资事件
undisclosed_investment = investment_data.loc[(investment_data['投资金额'] == 0) & (investment_data['投资人'] == '未透露')]

# 按照一级领域统计这些投资在每个领域的总投资次数和金额
result = undisclosed_investment.groupby('字段1').agg({'时间': 'count', '投资金额': 'sum'}).reset_index()
result = result.rename(columns={'时间': '总投资次数', '投资金额': '总投资金额'})

# 按照次数降序输出，次数相同按照金额降序
result = result.sort_values(by=['总投资次数', '总投资金额'], ascending=[False, False])

# 将结果写入文件
result.to_csv('result.txt', sep='\t', index=False)

注：由于没有提供数据，以上代码未经过测试，可能存在语法错误或逻辑错误，请谨慎使用。