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要从Pandas数据框架的某一列中获取n个最大的值，可以按照以下步骤进行操作：

1. 使用Pandas读取或创建数据框架，并确认数据存储在一个列中。
   例如，从CSV文件读取：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')

1. 使用sort_values方法按照某一列的值降序排序数据框架。
   例如，按照salary列降序排序：

df_sorted = df.sort_values('salary', ascending=False)

1. 使用head方法获取前n行的数据。
   例如，获取salary列前5个最大的值：

n = 5
top_n = df_sorted.head(n)['salary']

1. 将结果打印或存储，按需求使用。

一个完整的例子如下：

import pandas as pd

# 读取数据框架
df = pd.read_csv('data.csv')

# 按照salary列降序排序数据框架
df_sorted = df.sort_values('salary', ascending=False)

# 获取salary列前5个最大的值
n = 5
top_n = df_sorted.head(n)['salary']

# 打印结果
print(top_n)

在这个例子中，我们从CSV文件中读取了一个数据框架，并按照其中一列salary的值降序排序了数据框架。然后，我们使用head方法获取了salary列前5个最大的值，并将结果打印出来。这个例子可以根据不同的需求进行修改，例如修改获取最大值的数量，或修改排序的列等。