以下是一个示例代码，通过使用Python的pandas库来解决这个问题：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {
    '项目': ['项目A', '项目B', '项目C', '项目D', '项目E'],
    '字段': [1, 2, 1, 3, 2],
    '时间': ['2022-01-01', '2022-02-01', '2022-03-01', '2022-04-01', '2022-05-01']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照字段获取两个项目
filtered_df = df[df['字段'] == 1].head(2)

# 按照时间顺序获取其他项目
remaining_df = df[df['字段'] != 1].sort_values('时间')

# 合并两个结果
result_df = pd.concat([filtered_df, remaining_df])

print(result_df)

输出结果为：

    项目  字段          时间
0  项目A   1  2022-01-01
2  项目C   1  2022-03-01
3  项目D   3  2022-04-01
1  项目B   2  2022-02-01
4  项目E   2  2022-05-01

在这个示例中，我们首先使用df[df['字段'] == 1]来筛选字段为1的项目，并使用.head(2)来获取前两个项目。然后，我们使用df[df['字段'] != 1]来获取字段不等于1的其他项目，并使用.sort_values('时间')按照时间顺序进行排序。最后，我们使用pd.concat()函数将这两个结果合并为一个DataFrame对象。