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.

En el capítulo anterior, aprendiste cómo mostrar los valores más pequeños; definitivamente puedes hacer lo mismo con los valores más grandes. Para ello, utilizarás un método muy similar con el mismo argumento que el anterior: `.nlargest()`. Observa el ejemplo de cómo mostrar los 10 autos más nuevos, también ordenados por `'Engine_volume'`, incluyendo todos los duplicados:

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

Elige la forma CORRECTA de obtener los 100 autos más caros ordenados, primero por `'Price'` y luego por `'Year'`, devolviendo exactamente 100 filas.

Este curso contiene muchas funciones útiles para un futuro analista de datos. Aprenderás diferentes formas de extraer datos e incluso establecer condiciones sobre ellos. Después de esto, estarás familiarizado con los métodos de agrupación de datos. Además, aprenderás cómo preprocesar datos. Cada sección tiene su propio conjunto de datos, lo que hace que el curso sea atractivo.

Esta sección te enseñará cómo mostrar columnas específicas por sus títulos o índices. Además, te familiarizarás con las formas en que puedes seleccionar filas por índices.

Aquí aprenderás cómo extraer datos que cumplen condiciones específicas. Además, aprenderás cómo combinarlas e incluso crear tus propias condiciones.

En esta sección, ampliarás tus conocimientos sobre cómo establecer diferentes condiciones de datos. Aprenderás a verificar si tus datos se encuentran en una lista definida de valores o entre dos valores. También aprenderás a encontrar los valores más grandes y más pequeños.

Esta sección es una de las más fascinantes del curso. Aquí aprenderás cómo agrupar datos de diferentes maneras. Te ayudará a trabajar como analista de datos para descubrir información sobre grupos de datos específicos.

Esta sección es una de las más significativas para un analista de datos porque si los datos contienen valores faltantes o en un formato incorrecto, será imposible trabajar con ellos. Por lo tanto, aquí aprenderás cómo tratar con dichos valores inapropiados.

Encontrar los valores más grandes de una columna

Encontrar los valores más grandes de una columna