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 forrige kapittel lærte du hvordan du kan vise de minste verdiene; du kan selvfølgelig gjøre det samme med de største. For dette bruker du en svært lik metode med samme argument som tidligere: `.nlargest()`. Se eksempelet på hvordan du kan vise de 10 nyeste bilene, også sortert etter `'Engine_volume'` – alle duplikater inkludert:

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

Velg den KORREKTE måten å hente ut de 100 dyreste bilene sortert, først etter `'Price'` og deretter etter `'Year'`, slik at du får nøyaktig 100 rader.

Dette kurset inneholder mange nyttige funksjoner for en fremtidig dataanalytiker. Du vil lære ulike måter å hente ut data på og til og med sette betingelser for dem. Etter dette vil du bli kjent med metoder for å gruppere data. Du vil også lære hvordan du forhåndsbehandler data. Hver seksjon har sitt eget datasett, noe som gjør kurset engasjerende.

Denne seksjonen vil lære deg hvordan du kan hente ut spesifikke kolonner ved hjelp av titler eller indekser. Du vil også bli kjent med ulike måter å velge rader basert på indekser.

Her vil du lære hvordan du kan hente ut data som oppfyller spesifikke betingelser. Du vil også lære hvordan du kan kombinere dem og til og med lage dine egne.

I denne delen vil du utvide kunnskapen din om å sette ulike datakriterier. Du vil lære å sjekke om dataene dine finnes i en definert liste med verdier eller mellom to verdier. Du vil også lære hvordan du finner de største og minste verdiene.

Denne seksjonen er en av de mest fascinerende i kurset. Her vil du lære hvordan du kan gruppere data på ulike måter. Dette vil hjelpe deg som dataanalytiker med å finne informasjon om spesifikke datagrupper.

Denne seksjonen er en av de viktigste for en dataanalytiker fordi det vil være umulig å arbeide med dataene dersom de inneholder manglende verdier eller feil format. Derfor vil du lære hvordan du håndterer slike upassende verdier her.

Finne de største verdiene i en kolonne