Python | Pandas Panel.clip ()

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Panel.clip() viene utilizzato per tagliare i valori alla soglia di input. Le soglie possono essere singole o massicce.

Sintassi: Panel.clip (lower = None, upper = None, axis = None, inplace = False, * args, ** kwargs)

Parametri: Parametri:
inferiore: Valore di soglia minimo. Tutti i valori al di sotto di questa soglia verranno impostati su di essa.
superiore: valore di soglia massimo. Tutti i valori al di sopra di questa soglia verranno impostati su di essa.
asse: allinea l’oggetto con inferiore e superiore lungo l’asse specificato.
inplace: se eseguire l’operazione in atto sui dati.

Restituisce: [Serie o DataFrame] Stesso tipo dell’oggetto chiamante con i valori al di fuori dei limiti della clip sostituiti.

Codice n. 1: crea un pannello con from_dict ()

< /tbody>

# importazione modulo pandas

< p> import panda come pd

import numpy as np

df1 = pd.DataFrame ({ ’a’ : [ ’ Geeks’ , ’For’ , ’geek’ ],

’b’ : np.random.randn ( 3 )})

dati = { ’item1’ : df1, ’item2’ : df1}


# crea un pannello

panel = pd. Panel.from_dict (data, orient = ’ minor’ )

print (riquadro)

Output:

Codice n. 2: Utilizzo della funzione clip()

# importazione modulo pandas

import panda come pd

import numpy as np

df1 = pd.DataFrame ({ ’ a’ : [ code> ’Geek’ , ’ For’ , ’geek’ ],

’ b’ : np.random.randn ( 3 )})

dati = { ’item1’ : df1, ’item2’ > : df1}


# crea un pannello

pannello = pd.Panel.from_dict (data, orient = ’minore’ )

print (pannello [ ’b’ ], ’’ )

df2 = pd.DataFrame ({ ’b’ : [ 11 , 12 , 13 ]})

print (pannello [ ’b’ ]. clip (df2 [ ’b’ ], asse = 0 ))

Output:

Codice n. 3: Utilizzo della funzione clip()

# importazione modulo pandas

import panda come pd

import numpy as np

df1 = pd.DataFrame ({ ’a’ : [ ’Geek’ , ’ For’ , ’geek’ , ’real’ ] ,

’b’ : [ - 11 , + 1.025 , - 114.48 , 1333 ]})

dati = { ’item1’ : df1, ’ item2’ > : df1}


# crea un pannello

pannello = pd.Panel.from_dict (data, orient = ’minore’ )

< p> print (pannello [ ’b’ ], ’ ’ )

print (pannello [ ’ b’ ]. clip ( - 4 , 6 ))

< /p>

Output:

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