Хочется красиво..
Задача была следующая – вытащить три топ клиента за год в каждой нише. Сначала – sql запросом (с сортировкой order by 3 desc по уменьшению) сформировала выгрузку всех клиентов с оборотом и с указанием ниши. Получилась такая табличка (df):
номер клиента | ниша | сумма
А вот потом задумалась, а как мне взять топ три клиента из каждой ниши. Просто head мне же даст первые три школы из всех, они могут быть из одной ниши. Не подойдет.
Я сделала быстро и надежно
df1 = df[df['ниша'] == 'инфобизнес'].head(3)
df2 = df[df['ниша'] == 'астрология'].head(3)
И так по каждой нише, а потом concat просто их все соединила.

Позже "потыкавшись", поняла, что все-таки groupby срабатывает и даже справляется быстрее. Особенно когда много категорий, то задолбаешься их соединять.
df.groupby('ниша').head(3) выдает трех клиентов в каждой нише в порядке убывания сумм по клиенту. На картинке слева.
А еще крутой способ потом обнаружила с помощью lambda и nlargest:
Продолжение->