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

I det föregående kapitlet lärde du dig hur man visar de minsta värdena; du kan definitivt göra samma sak med de största värdena. För att göra detta använder du en mycket liknande metod med samma argument som tidigare: `.nlargest()`. Se exemplet på hur du visar de 10 nyaste bilarna, även sorterade efter `'Engine_volume'` - alla dubbletter inkluderas:

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

Välj det KORREKTA sättet att få de 100 dyraste bilarna sorterade, först efter `'Price'` och sedan efter `'Year'`, utan att inkludera dubbletter - endast de första 100 värdena.

Denna kurs innehåller många användbara funktioner för en blivande dataanalytiker. Du kommer att lära dig olika sätt att extrahera data och även sätta villkor på den. Därefter kommer du att bli bekant med metoder för att gruppera data. Du kommer också att lära dig hur man förbehandlar data. Varje avsnitt har sin egen datamängd, vilket gör kursen engagerande.

Detta avsnitt lär dig hur du kan visa specifika kolumner med hjälp av deras titlar eller index. Du kommer även att bekanta dig med metoder för att välja rader baserat på index.

Här kommer du att lära dig hur du extraherar data som uppfyller specifika villkor. Du kommer även att lära dig hur du kombinerar dessa och till och med skapa egna.

I det här avsnittet kommer du att fördjupa dina kunskaper om att ange olika datavillkor. Du kommer att lära dig att kontrollera om dina data finns i en definierad lista av värden eller mellan två värden. Du kommer även att lära dig hur du hittar de största och minsta värdena.

Detta avsnitt är ett av de mest fascinerande i kursen. Här får du lära dig hur man grupperar data på olika sätt. Det hjälper dig att arbeta som dataanalytiker för att ta fram information om specifika datagrupper.

Detta avsnitt är ett av de mest betydelsefulla för en dataanalytiker eftersom det blir omöjligt att arbeta med data om den innehåller saknade värden eller felaktigt format. Här lär du dig hur du hanterar sådana olämpliga värden.

Hitta de Största Värdena i en Kolumn

Awesome!

Hitta de Största Värdena i en Kolumn