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.

Im letzten Kapitel hast du gelernt, wie man die kleinsten Werte ausgibt; das Gleiche kannst du natürlich auch mit den größten Werten tun. Dafür verwendest du eine sehr ähnliche Methode mit demselben Argument wie zuvor: `.nlargest()`. Sieh dir das Beispiel an, wie die 10 neuesten Autos ausgegeben werden, zusätzlich sortiert nach `'Engine_volume'` – alle Duplikate eingeschlossen:

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

Wähle die KORREKTE Methode, um die 100 teuersten Autos auszugeben, zuerst sortiert nach `'Price'` und dann nach `'Year'`, wobei genau 100 Zeilen zurückgegeben werden.

Dieser Kurs enthält viele nützliche Funktionen für angehende Data Analysts. Sie lernen verschiedene Methoden zur Extraktion von Daten kennen und können sogar Bedingungen darauf anwenden. Anschließend werden Sie mit Methoden zur Gruppierung von Daten vertraut gemacht. Außerdem lernen Sie, wie man Daten vorverarbeitet. Jeder Abschnitt verfügt über einen eigenen Datensatz, sodass der Kurs spannend bleibt.

In diesem Abschnitt lernen Sie, wie Sie bestimmte Spalten anhand ihrer Titel oder Indizes ausgeben. Außerdem machen Sie sich mit den Methoden vertraut, mit denen Sie Zeilen anhand von Indizes auswählen können.

Hier lernen Sie, wie man Daten extrahiert, die bestimmte Bedingungen erfüllen. Außerdem lernen Sie, wie man diese kombiniert und sogar eigene Bedingungen erstellt.

In diesem Abschnitt erweitern Sie Ihr Wissen über das Festlegen verschiedener Datenbedingungen. Sie lernen, zu überprüfen, ob Ihre Daten in einer definierten Werteliste oder zwischen zwei Werten liegen. Sie erfahren außerdem, wie Sie die größten und kleinsten Werte finden.

Dieser Abschnitt ist einer der faszinierendsten des Kurses. Hier lernen Sie, wie Sie Daten auf verschiedene Arten gruppieren können. Dies wird Ihnen als Data Analyst helfen, Informationen über bestimmte Datengruppen zu ermitteln.

Dieser Abschnitt ist einer der wichtigsten für Datenanalysten, da es unmöglich ist, mit Daten zu arbeiten, wenn sie fehlende Werte oder ein falsches Format enthalten. Daher lernen Sie hier, wie man mit solchen ungeeigneten Werten umgeht.

Die Größten Werte Einer Spalte Finden

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