统计各省直销拒单率，以直销拒单率升序排列并输出前10条统计结果，要求保留6为小数酒店 国家 省份 城市 商圈 星级 业务部门 房间数 图片数 ... 酒店实住间夜 酒店直销订单 酒店直销间夜 酒店直销实住订单 酒店直销实住间夜 酒店直销拒单 酒店直销拒单率 城市直销订单

首先，我们需要获取各个省份的直销拒单率，可以按照如下步骤进行：

1. 读取数据表格，获取各个省份的数据。
2. 对于每个省份，计算该省份的直销拒单率，并存储在一个字典中。
3. 对于所有省份的直销拒单率进行升序排列，并输出前10条统计结果。

下面是代码实现：

import pandas as pd

# 读取数据表格
data = pd.read_csv("hotel_data.csv")

# 计算各省份的直销拒单率
province_reject_rates = {}
for province in data["省份"].unique():
    province_data = data[data["省份"] == province]
    direct_orders = province_data["酒店直销订单"].sum()
    direct_rejects = province_data["酒店直销拒单"].sum()
    reject_rate = direct_rejects / direct_orders
    province_reject_rates[province] = reject_rate

# 对直销拒单率进行升序排列
sorted_reject_rates = sorted(province_reject_rates.items(), key=lambda x: x[1])

# 输出前10条统计结果
print("各省份直销拒单率统计结果：")
for i in range(10):
    province, reject_rate = sorted_reject_rates[i]
    print(f"{i+1}. {province}: {reject_rate:.6f}")

这段代码首先读取了数据表格，并获取了各个省份的数据。然后，对于每个省份，计算了该省的直销拒单率，并将结果存储在一个字典中。最后，对直销拒单率进行升序排列，并输出前10条统计结果。需要注意的是，这里的保留小数位数使用了 f-string 格式化输出。