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def solve():
    from pyodide.http import open_url
    offices_csv = open_url("https://data.zuihe.com/dbd/core/state_00/offices.csv").read()
    staff_csv = open_url("https://data.zuihe.com/dbd/core/state_00/staff.csv").read()
    currencies_csv = open_url("https://data.zuihe.com/dbd/core/state_00/currencies.csv").read()
    savings_products_csv = open_url("https://data.zuihe.com/dbd/core/state_00/savings_products.csv").read()
    interest_rate_charts_csv = open_url("https://data.zuihe.com/dbd/core/state_00/interest_rate_charts.csv").read()
    import sqlite3
    import pandas as pd
    from io import StringIO

    conn = sqlite3.connect(':memory:')
    pd.read_csv(StringIO(offices_csv)).to_sql('offices', conn, index=False, if_exists='replace')

    result = pd.read_sql_query("""
        SELECT id, name, level, city
        FROM offices
        ORDER BY CASE level
            WHEN 'HEADQUARTERS' THEN 1
            WHEN 'BRANCH' THEN 2
            ELSE 3
        END, id
    """, conn)
    print(result.to_string(index=False))
    conn.close()

示例

输入
solve()
期望输出
id     name        level city
  1 阳光商业银行总行 HEADQUARTERS   深圳
  2 阳光银行北京分行       BRANCH   北京
  3 阳光银行上海分行       BRANCH   上海
  4 阳光银行广州分行       BRANCH   广州
  5   北京朝阳支行   SUB_BRANCH   北京
  6   北京海淀支行   SUB_BRANCH   北京
  7   上海浦东支行   SUB_BRANCH   上海
  8   广州天河支行   SUB_BRANCH   广州
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