Python | Pandas Series.clip ()

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Python Series.clip() viene utilizzato per i valori Series.clip() sotto e sopra per i valori minimo e massimo passati. Questo metodo viene utilizzato durante l’esecuzione di operazioni come l’elaborazione del segnale. Come sappiamo, ci sono solo due valori in un segnale digitale: alto o basso. Pandas Series.clip() può essere utilizzato per limitare un valore a un intervallo specifico.

Sintassi: Series.clip (lower = None, upper = None, axis = None, inplace = False)

Parametri :
inferiore: Imposta il valore minimo dell’intervallo. Qualsiasi valore al di sotto di questo viene reso uguale a inferiore.
superiore: imposta il valore massimo dell’intervallo. Qualsiasi valore al di sopra di questo viene reso uguale a superiore.
Asse: 0 o ’indice’ per applicare il metodo per righe e 1 o ’colonne’ per applicare per colonne
inplace: Apporta modifiche nel stessa serie chiamante. (Sovrascrivi con nuovi valori)

Tipo restituito: Serie con valori aggiornati

Per caricare il set di dati utilizzato nell’esempio seguente, fare clic qui.
Negli esempi seguenti, il frame di dati utilizzato contiene dati per alcuni giocatori NBA. Di seguito è allegata un’immagine del frame di dati prima di qualsiasi operazione.

esempio
In questo esempio, il .clip() viene chiamato nella colonna Dati età. Un valore minimo di 22 viene passato al parametro inferiore e 25 al parametro superiore. La serie restituita viene quindi salvata in una nuova colonna "New Age". Prima di eseguire qualsiasi operazione .dropna() , le righe erano .dropna() con .dropna() per evitare errori.

# panda modulo import

import panda come pd


# regex module import

import re


# crea frame di dati

data = pd.read_csv ( " https://media.python.engineering/wp-content/uploads/nba .csv " )


# eliminazione di valori nulli per evitare errori

data.dropn a (inplace = True )


# valore intervallo inferiore

inferiore = 22


# valore intervallo superiore

superiore = 25


# passaggio di valori a una nuova colonna

data [ "New Age" ] = data [ "Età" ]. clip (inferiore = inferiore, superiore = upper)


# display
dati

Output:
Come mostrato nell’immagine di output, la colonna New Age ha un valore minimo di 22 e un valore massimo di 25. Tutti i valori sono limitati a questo intervallo. I valori inferiori a 22 sono stati resi uguali a 22 e i valori superiori a 25 sono stati resi uguali a 25.

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