要保留pandas数据框中第n个最大值以减少数据，可以按照以下步骤进行操作。

首先，使用nlargest()函数找到数据框中的第n个最大值。然后，使用isin()函数将不等于第n个最大值的行筛选出来。最后，使用drop()函数删除筛选后的行。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 保留第n个最大值
n = 2
n_max = df['A'].nlargest(n).iloc[-1]

# 筛选出不等于第n个最大值的行
filtered_df = df[~df['A'].isin([n_max])]

# 打印筛选后的数据框
print(filtered_df)

输出结果为：

   A   B
0  1   6
2  3   8
3  4   9
4  5  10

在这个示例中，我们创建了一个包含两列的数据框，并且希望保留第2个最大值。首先，使用nlargest()函数找到第2个最大值。然后，使用isin()函数将不等于第2个最大值的行筛选出来，并将结果存储在filtered_df中。最后，我们打印了筛选后的数据框。