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 dernier chapitre, vous avez appris à afficher les plus petites valeurs ; vous pouvez certainement faire de même avec les plus grandes. Pour ce faire, vous utiliserez une méthode très similaire avec le même argument que le précédent : `.nlargest()`. Regardez l'exemple de comment afficher les 10 voitures les plus récentes, également triées par `'Engine_volume'` - tous les doublons inclus :

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

Choisissez la manière CORRECTE d'obtenir les 100 voitures les plus chères triées, d'abord par `'Price'` puis par `'Year'`, sans inclure les doublons - juste les 100 premières valeurs.

Ce cours contient de nombreuses fonctions utiles pour un futur analyste de données. Vous apprendrez différentes manières d'extraire des données et même de définir des conditions sur celles-ci. Après cela, vous serez familier avec les méthodes de regroupement des données. De plus, vous apprendrez à prétraiter les données. Chaque section a son propre ensemble de données, de sorte que le cours sera captivant.

Cette section vous apprendra à afficher des colonnes spécifiques par leurs titres ou indices. De plus, vous vous familiariserez avec les façons de sélectionner des lignes par indices.

Ici, vous apprendrez à extraire des données qui ont des conditions spécifiques. De plus, vous apprendrez à les combiner et même à créer les vôtres.

Dans cette section, vous allez approfondir vos connaissances sur la définition de différentes conditions de données. Vous apprendrez à vérifier si vos données se trouvent dans une liste de valeurs définie ou entre deux valeurs. Vous apprendrez également à trouver les plus grandes et les plus petites valeurs.

Cette section est l'une des plus fascinantes du cours. Ici, vous apprendrez à regrouper les données de différentes manières. Cela vous aidera à travailler en tant qu'analyste de données pour découvrir 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 dans un format incorrect, il sera impossible de travailler avec. Ainsi, vous apprendrez ici comment gérer ces valeurs inappropriées.

Trouver les Plus Grandes Valeurs d'une Colonne

Awesome!

Trouver les Plus Grandes Valeurs d'une Colonne