假设有一个包含制造商、型号和价格的数据集，可以按照以下步骤解决该问题：

1. 根据销量排名，找出销量前五的制造商。

import pandas as pd

# 假设数据集命名为df，包含制造商(manufacturer)、型号(model)和价格(price)三列
# 按照制造商进行分组，计算每个制造商的销量总和
manufacturer_sales = df.groupby('manufacturer')['price'].sum()

# 按照销量降序排列，取前五个制造商
top_manufacturers = manufacturer_sales.nlargest(5).index.tolist()

2. 对于每个制造商，找出其每个型号的平均价格。

average_prices = df[df['manufacturer'].isin(top_manufacturers)].groupby(['manufacturer', 'model'])['price'].mean().reset_index()

3. 按照平均价格排序。

sorted_average_prices = average_prices.sort_values('price')

完整代码示例：

import pandas as pd

# 假设数据集命名为df，包含制造商(manufacturer)、型号(model)和价格(price)三列
# 按照制造商进行分组，计算每个制造商的销量总和
manufacturer_sales = df.groupby('manufacturer')['price'].sum()

# 按照销量降序排列，取前五个制造商
top_manufacturers = manufacturer_sales.nlargest(5).index.tolist()

# 对于每个制造商，找出其每个型号的平均价格
average_prices = df[df['manufacturer'].isin(top_manufacturers)].groupby(['manufacturer', 'model'])['price'].mean().reset_index()

# 按照平均价格排序
sorted_average_prices = average_prices.sort_values('price')

print(sorted_average_prices)

请注意，上述代码中的df是一个Pandas DataFrame对象，需要根据实际数据集进行相应的调整。