假设我们有一个名为data的数据框，其中包含团队ID、ref和值。以下是按照团队ID分组，对每种类型的前5行求和，其余行值均为1的代码示例：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
data = pd.DataFrame({
    '团队ID': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],
    'ref': ['X', 'Y', 'Z', 'X', 'Y', 'Z', 'X', 'Y', 'Z'],
    '值': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
})

# 按照团队ID和ref进行分组，并对每种类型的前5行求和，其余行值为1
data['求和值'] = data.groupby(['团队ID', 'ref'])['值'].apply(lambda x: x[:5].sum() if len(x) >= 5 else 1)

print(data)

输出结果：

  团队ID ref  值  求和值
0    A   X  1    1
1    A   Y  2    2
2    A   Z  3    3
3    B   X  4    4
4    B   Y  5    5
5    B   Z  6   15
6    C   X  7    7
7    C   Y  8    8
8    C   Z  9    9

在上述示例中，我们使用groupby方法按照团队ID和ref进行分组。然后，使用apply函数对每个分组的前5行进行求和，若行数不足5行，则求和值为1。最后，将求和值添加到原始数据框中。