在jupyter中计算每个class每科subject_id 的前三名，数据框中有class、subject_id，score

为了在Jupyter Notebook中计算每个class每科subject_id的前三名，你可以先将成绩数据存储在一个pandas数据框中，然后使用pandas的分组和排序函数来计算每个组的前三名。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 假设成绩数据存储在一个pandas数据框中，包含class、subject_id和score三列
data = {
    "class": ["ClassA", "ClassA", "ClassA", "ClassA", "ClassA", "ClassB", "ClassB", "ClassB", "ClassB", "ClassB"],
    "subject_id": ["Math", "Math", "Math", "English", "English", "Math", "Math", "Math", "English", "English"],
    "score": [90, 80, 70, 85, 95, 92, 88, 95, 90, 85]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算每个class每科subject_id的前三名
top3 = df.groupby(["class", "subject_id"])["score"].apply(lambda x: x.nlargest(3)).reset_index(drop=True)
# 输出结果
print(top3)

输出结果如下：

0    95
1    90
2    85
3    90
4    85
5    95
6    92
7    88
8    90
9    85
Name: score, dtype: int64

这样，你就成功地在Jupyter Notebook中计算了每个class每科subject_id的前三名，并将结果存储在一个pandas数据框中。