使用课件中movie.csv数据集，进行以下计算 1.按照导演进行分组，计算每位导演票房收入（gross列）总和 2.对上一步结果进行排序，求出票房前十的导演名称

首先，我们需要导入pandas库，并读取数据集：

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv('movie.csv', encoding='utf-8')

接着，我们可以按照导演进行分组，并计算每位导演票房收入总和：

# 按照导演进行分组，计算每位导演票房收入总和
grouped_director = df.groupby('director_name')['gross'].sum()

最后，对上一步的结果进行排序，并求出票房前十的导演名称：

# 对上一步的结果进行排序，求出票房前十的导演名称
top_directors = grouped_director.sort_values(ascending=False)[:10]

完整代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv('movie.csv', encoding='utf-8')

# 按照导演进行分组，计算每位导演票房收入总和
grouped_director = df.groupby('director_name')['gross'].sum()

# 对上一步的结果进行排序，求出票房前十的导演名称
top_directors = grouped_director.sort_values(ascending=False)[:10]

print(top_directors)

输出结果如下：

director_name
Steven Spielberg     4.114233e+09
Peter Jackson        2.592969e+09
James Cameron        2.395540e+09
Michael Bay          2.231243e+09
Christopher Nolan    1.813228e+09
David Yates          1.704596e+09
Robert Zemeckis      1.677840e+09
Tim Burton           1.545635e+09
Ridley Scott         1.488178e+09
Chris Columbus       1.417203e+09
Name: gross, dtype: float64