Python 使用数据帧/排序

我正在使用Excel中的一个大数据集，在这个数据集中，我试图按每个索引值的前25位对数字进行排序

数据站点如下所示：

最终的PAC ID是公司编号和变更（在给定数据中不显示）。PAC贡献是我想要排序的数字

例如，C00003590公司将向不同的候选人提供50笔捐款，金额为“PAC捐款”，我想对每个公司的前25笔捐款进行排序

我尝试过使用字典，为每个公司创建一个字典，并将候选数字作为字符串键添加进去，将贡献作为值添加进去

到目前为止，我的代码如下（但这可能是完全错误的方式）：

我认为你需要：

如果需要所有列：

cols = df.columns[~df.columns.isin(['PAC contribution','Final PAC ID'])].tolist()
df1 = df.set_index(cols)
         .groupby('Final PAC ID')['PAC contribution']
         .nlargest(50)
         .reset_index()

另一种解决方案（可能更慢）：

上次保存到excel的方法是：

你可以在这里与词典理解结合使用。

结果

是一个字典，其中包含公司名称作为关键字，以及前25个付款作为值的子数据框：

def aggregate(sub_df):
    return sub_df.sort_values('PAC contribution', ascending=False).head(25)

grouped = df.groupby('Final PAC ID')
results = {company: aggregate(sub_df)
           for company, sub_df in grouped}

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这正是我需要的！但是，我如何将其保存回excel文件？如果我删除print命令，它似乎不会改变数据帧本身。啊，对了，我尝试过做同样的事情，但我没有做一个新的数据帧，而是尝试覆盖当前的数据帧。不过非常感谢你的回答，帮助很大。

cols = df.columns[~df.columns.isin(['PAC contribution','Final PAC ID'])].tolist()
df1 = df.set_index(cols)
         .groupby('Final PAC ID')['PAC contribution']
         .nlargest(50)
         .reset_index()

df1 = df.sort_values('PAC contribution', ascending=False).groupby('Final PAC ID').head(50)

df1.to_excel('filename.xlsx')

df.groupby('Final PAC ID').head(50).reset_index(drop=True)

def aggregate(sub_df):
    return sub_df.sort_values('PAC contribution', ascending=False).head(25)

grouped = df.groupby('Final PAC ID')
results = {company: aggregate(sub_df)
           for company, sub_df in grouped}