Summary  
Demonstrates using the nlargest() method to select the top N rows from a dataset by specified columns, with options to include all duplicate values.

General domain of usage  
Data analysis

Dans le chapitre précédent, vous avez appris à afficher les plus petites valeurs ; il est tout à fait possible de faire de même avec les plus grandes. Pour cela, vous utiliserez une méthode très similaire avec le même argument que précédemment : `.nlargest()`. Consultez l'exemple ci-dessous pour afficher les 10 voitures les plus récentes, également triées par `'Engine_volume'` – tous les doublons sont inclus :

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

Choisissez la méthode CORRECTE pour obtenir les 100 voitures les plus chères, triées d'abord par `'Price'` puis par `'Year'`, sans inclure de doublons – uniquement les 100 premières valeurs.

Ce cours contient de nombreuses fonctions utiles pour un futur analyste de données. Vous découvrirez différentes méthodes d'extraction des données et pourrez même définir des conditions sur celles-ci. Ensuite, vous vous familiariserez avec les méthodes de regroupement des données. Vous apprendrez également à prétraiter les données. Chaque section dispose de son propre ensemble de données, rendant le cours captivant.

Cette section vous apprendra à afficher des colonnes spécifiques par leurs titres ou indices. Vous découvrirez également les différentes méthodes de sélection des lignes par indices.

Ici, vous apprendrez à extraire des données répondant à des conditions spécifiques. Vous découvrirez également comment les combiner et même créer vos propres conditions.

Dans cette section, vous approfondirez vos connaissances sur la définition de différentes conditions de données. Vous apprendrez à vérifier si vos données figurent dans une liste de valeurs définies ou se situent entre deux valeurs. Vous découvrirez également comment identifier les valeurs les plus grandes et les plus petites.

Cette section est l'une des plus fascinantes du cours. Vous apprendrez ici à regrouper les données de différentes manières. Cela vous aidera à travailler en tant qu'analyste de données pour obtenir des informations sur des groupes de données spécifiques.

Cette section est l'une des plus importantes pour un analyste de données, car si les données contiennent des valeurs manquantes ou sont dans un format incorrect, il sera impossible de les exploiter. Ainsi, vous apprendrez ici comment traiter de telles valeurs inappropriées.

Trouver les Plus Grandes Valeurs d'une Colonne

Trouver les Plus Grandes Valeurs d'une Colonne