以下是一个示例代码，用于按年累计数据，并选择前5名：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Year': [2019, 2019, 2019, 2020, 2020, 2020, 2021, 2021, 2021],
        'Name': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
        'Value': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按年份和名称进行分组，并计算累计值
df['Cumulative'] = df.groupby(['Year', 'Name'])['Value'].cumsum()

# 按年份和累计值进行排序，选择前5名
top5 = df.sort_values(['Year', 'Cumulative'], ascending=[True, False]).groupby('Year').head(5)

print(top5)

这个代码示例假设你有一个包含年份、名称和数值的数据集。首先，它使用groupby函数按年份和名称进行分组，并通过cumsum函数计算每个组的累计值。然后，它使用sort_values函数按年份和累计值进行排序，以便选择前5名。最后，它打印出结果。