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

У попередньому розділі ви дізналися, як виводити найменші значення; аналогічно можна працювати й з найбільшими. Для цього використовується дуже схожий метод із тим самим аргументом, що й раніше: `.nlargest()`. Розгляньте приклад, як вивести 10 найновіших автомобілів, також відсортованих за `'Engine_volume'` — усі дублікати включені:

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

Оберіть ПРАВИЛЬНИЙ спосіб отримати топ-100 найдорожчих автомобілів, відсортованих спочатку за `'Price'`, а потім за `'Year'`, без дублікатів — лише перші 100 значень.

Цей курс містить багато корисних функцій для майбутнього аналітика даних. Ви ознайомитеся з різними способами вилучення даних і навіть зможете встановлювати умови для них. Після цього ви ознайомитеся з методами групування даних. Також ви дізнаєтеся, як здійснювати попередню обробку даних. Кожен розділ має власний набір даних, що робить курс захопливим.

У цьому розділі ви дізнаєтеся, як виводити конкретні стовпці за їхніми назвами або індексами. Також ви ознайомитеся зі способами вибору рядків за індексами.

Тут ви дізнаєтеся, як витягувати дані за певними умовами. Також ви ознайомитеся з методами їх комбінування та створення власних умов.

У цьому розділі ви поглибите знання щодо встановлення різних умов для даних. Ви дізнаєтеся, як перевіряти, чи належать ваші дані до визначеного списку значень або знаходяться між двома значеннями. Ви також навчитеся знаходити найбільші та найменші значення.

Цей розділ є одним із найцікавіших у курсі. Тут ви дізнаєтеся, як групувати дані різними способами. Це допоможе вам працювати як аналітик даних для отримання інформації про окремі групи даних.

Цей розділ є одним із найважливіших для аналітика даних, оскільки якщо дані містять пропущені значення або неправильний формат, працювати з ними буде неможливо. Тут ви дізнаєтесь, як обробляти такі некоректні значення.

Пошук Найбільших Значень у Стовпці

Awesome!

Пошук Найбільших Значень у Стовпці