Panel.clip_upper() viene utilizzato per restituire una copia dell’input con valori troncati superiori ai valori specificati.
Sintassi: Panel.clip_upper (soglia, asse = Nessuno, inplace = False)
Parametri: < br /> soglia: float o array_like
asse: Allinea l’oggetto con la soglia lungo l’asse specificato.
inplace: Se eseguire l’operazione in place sui dati
Restituisce: stesso tipo di input.
Creazione del pannello:
| # importazione modulo pandas import panda come pd import numpy as np df1 = pd.DataFrame ({ ’a’ : [ ’Geek’ , ’ For’ , ’geek’ ], ’b’ : np.random.randn ( 3 )}) data = { ’ item1’ : df1, ’item2’ : df1}
# crea un pannello pannello = pd.Panel.from_dic t (data, orient = ’minore’ ) print (riquadro, code> "" ) |
< p>
Esci :
Codice n. 1: Utilizzo di clip_upper()
| # panda module import import panda come pd import numpy come np < /p> df1 = pd.DataFrame ({ ’a’ : [ ’Geek’ , ’ For’ , ’geek’ ], ’b’ : np.random.correva dn ( 3 )}) < p> dati = { ’ item1’ : df1, ’item2’ : df1}
# crea un pannello pannello = pd.Panel.from_dict (dati, orienta = ’minore’ ) print (riquadro, "" ) print (pannello [ ’b’ ], < codice classe = "string"> ’’ ) df2 = pd.DataFrame ({ ’b’ : np.random.randn ( 5 )}) print (pannello [ ’b’ ] .clip_upper (df2 [ ’b’ ], asse = 0 )) |
Output:
Codice n. 2: Utilizzo di clip_upper ()
< p>
| # crea un pannello vuoto import panda come pd import numpy as np dati = { ’ Item1’ : pd.DataFrame (np. casuale.randn ( 7 , 4 )), ’Item2’ : pd.DataFrame (np.random.randn ( 4 , 5 ))} penna = pd.Panel (data) print (penna [ ’Item1’ ], ’ ’ ) p = penna [ ’ Item1’ ] [ 0 ]. clip_upper (np.random.randn ( 7 )) print (p) |
Output:
