Summary  
This chapter explains how to select the top N rows of a tabular dataset based on one or multiple columns and how to control which duplicate entries are kept, using the Pandas `.nlargest()` method.

General domain of usage  
Automotive data analysis (e.g., finding the most expensive or newest cars)

Learn how to use the `.nlargest()` method in pandas to find the largest values in a DataFrame column. This video will walk you through practical examples, such as retrieving the top 10 newest cars sorted by both year and engine volume, and show you how to select the top 100 most expensive cars sorted by price and year. You will also see how to control duplicate handling with the `keep` argument. By the end, you will know how to use `.nlargest()` to quickly extract the highest values from your data for deeper analysis.

I det sidste kapitel lærte du, hvordan du kan vise de mindste værdier; du kan bestemt gøre det samme med de største værdier. For at gøre dette bruger du en meget lignende metode med det samme argument som tidligere: `.nlargest()`. Se eksemplet på, hvordan du viser de 10 nyeste biler, også sorteret efter `'Engine_volume'` – alle dubletter inkluderet:

```python
data.nlargest(10, ['Year', 'Engine_volume'], keep = 'all')
```

Vælg den KORREKTE måde at få de 100 dyreste biler sorteret, først efter `'Price'` og derefter efter `'Year'`, så der returneres præcis 100 rækker.

Dette kursus indeholder mange nyttige funktioner for en kommende dataanalytiker. Du vil lære forskellige måder at udtrække data på og endda sætte betingelser for dem. Herefter vil du blive fortrolig med metoder til gruppering af data. Du vil også lære, hvordan man forbehandler data. Hvert afsnit har sit eget datasæt, så kurset bliver spændende.

Dette afsnit vil lære dig, hvordan du kan udtrække specifikke kolonner ved hjælp af deres titler eller indekser. Du vil også blive introduceret til måder, hvorpå du kan vælge rækker ud fra deres indekser.

Her vil du lære, hvordan man udtrækker data, der opfylder specifikke betingelser. Du vil også lære, hvordan man kombinerer dem og endda opretter dine egne.

I dette afsnit vil du udvide din viden om at opstille forskellige datakriterier. Du vil lære at kontrollere, om dine data er i en defineret liste af værdier eller mellem to værdier. Du vil også lære, hvordan du finder de største og mindste værdier.

Dette afsnit er et af de mest fascinerende i kurset. Her vil du lære, hvordan man grupperer data på forskellige måder. Det vil hjælpe dig som dataanalytiker med at finde information om specifikke datagrupper.

Dette afsnit er et af de mest betydningsfulde for en dataanalytiker, fordi det vil være umuligt at arbejde med data, hvis de indeholder manglende dataværdier i forkert format. Derfor vil du her lære, hvordan man håndterer sådanne upassende værdier.

Finde de Største Værdier i en Kolonne