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

好的，以下是统计各省直销拒单率并排序输出前10条结果的代码：

import pandas as pd

# 加载数据
df_hotel = pd.read_csv('hotel.csv')

# 统计各省直销拒单率
province_data = df_hotel[df_hotel['渠道'] == '直销'].groupby('省份').agg({'订单号': 'count', '拒单数': 'sum'})
province_data['拒单率'] = province_data['拒单数'] / province_data['订单号']

# 按照直销拒单率升序排列并输出前10条结果
top_10 = province_data.sort_values(by='拒单率').head(10)
print(top_10.round(6))

这段代码会先从原始数据中筛选出渠道为直销的数据，然后按照省份对订单和拒单数进行分组，计算直销拒单率，并将结果存储在新的DataFrame中。最后，按照直销拒单率升序排列并输出前10条结果，要求保留6位小数。注意，这里的文件名和列名可能需要根据实际情况进行修改。