Pandas DataFrame的nlargest方法用于返回指定列中最大值的前n行，按降序排列。它等效于df.sort_values().head(n)，但速度更快。该方法接受n（返回行数）、columns（排序列）和keep（处理重复值的方式）作为参数。示例展示了如何根据population和GDP列选择最大值行。
返回第一个n行排序columns降序排列。
返回第一个n在中具有最大值的行columns，按降序排列。未指定的列也将返回，但不用于排序。
此方法等效于df.sort_values(columns, ascending=False).head(n)，但性能更高。
参数：
n：int要返回的行数。
columns：label 或 list of labels要排序的列标签。
keep：{‘first’, ‘last’, ‘all’}, 默认为 ‘first’有重复值的地方：
first：优先处理首次出现的事件
last：优先排列最后一次出现的
alldo not drop any duplicates, even it means选择多个n项目。
0.24.0版中的新功能。
返回值：
DataFrame首先n给定列按降序排列的行。
注意：
并非所有列类型都可以使用此功能。例如，当用object或者categorydtypesTypeError被提出。
例子：
>>> df = pd.DataFrame({'population': [59000000, 65000000, 434000,
... 434000, 434000, 337000, 11300,
... 11300, 11300],
... 'GDP': [1937894, 2583560 , 12011, 4520, 12128,
... 17036, 182, 38, 311],
... 'alpha-2': ["IT", "FR", "MT", "MV", "BN",
... "IS", "NR", "TV", "AI"]},
... index=["Italy", "France", "Malta",
... "Maldives", "Brunei", "Iceland",
... "Nauru", "Tuvalu", "Anguilla"])
>>> df
population GDP alpha-2
Italy 59000000 1937894 IT
France 65000000 2583560 FR
Malta 434000 12011 MT
Maldives 434000 4520 MV
Brunei 434000 12128 BN
Iceland 337000 17036 IS
Nauru 11300 182 NR
Tuvalu 11300 38 TV
Anguilla 11300 311 AI
在下面的示例中，我们将使用nlargest选择列“population”中具有最大值的三行。
>>> df.nlargest(3, 'population')
population GDP alpha-2
France 65000000 2583560 FR
Italy 59000000 1937894 IT
Malta 434000 12011 MT
使用时keep='last'，关系以相反的顺序解决：
>>> df.nlargest(3, 'population', keep='last')
population GDP alpha-2
France 65000000 2583560 FR
Italy 59000000 1937894 IT
Brunei 434000 12128 BN
使用时keep='all'，所有重复项都将保留：
>>> df.nlargest(3, 'population', keep='all')
population GDP alpha-2
France 65000000 2583560 FR
Italy 59000000 1937894 IT
Malta 434000 12011 MT
Maldives 434000 4520 MV
Brunei 434000 12128 BN
要按“population”列然后按“GDP”列中的最大值排序，我们可以像下面的示例一样指定多个列。
>>> df.nlargest(3, ['population', 'GDP'])
population GDP alpha-2
France 65000000 2583560 FR
Italy 59000000 1937894 IT
Brunei 434000 12128 BN
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