Panda Series.clip_lower()
è usato per Series.clip_lower()
valori ​​sotto il valore minimo passato. Un valore di soglia viene passato come parametro e tutti i valori ​​nella sequenza che sono inferiori ai valori di soglia ​​diventano uguali ad esso.
Sintassi: b> Series.clip_lower (threshold, axis = None , inplace = False)
Parametri:
soglia: numerico o simile a un elenco, Set valore di soglia minimo e, in caso di elenco, imposta valori di soglia separati ‚Äã‚Äãper ogni valore nella serie del chiamante (la dimensione dell`elenco è la stessa)
asse: 0 o `indice` per applicare il metodo tramite righe e 1 o "colonne" da applicare in base alle colonne
in atto: apporta modifiche nella serie chiamante stessa. (Sovrascrivi con nuovi valori)
Tipo restituito: Serie con valori aggiornati ​​
Per caricare il set di dati utilizzato di seguito esempio, fai clic su 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 n. 1 : applicato a serie di valori singoli
In questo esempio, una soglia minima di 26 viene passata come parametro al metodo .clip_lower(). Questo metodo viene chiamato nella colonna Età del frame di dati, ei nuovi valori ‚Äã‚Äãsono memorizzati nella colonna Età_nuova. Prima di eseguire qualsiasi operazione, le righe nulle vengono rimosse utilizzando .dropna()
< td class ="code "> # panda module import
import
panda come pd
# crea frame di dati
data
=
pd.read_csv (
" https://media.python.engineering/wp-content/uploads/nba. csv "
)
# rimuove i valori nulli ​​per evitare errori
data.dropna (inplace
=
Vero
)
# impostazione della soglia
soglia
=
26.0
# applica il metodo e vai alla nuova colonna
data [
"Age_new"
]
=
data [
"Età"
]. clip_lower (soglia)
# display
dati
Output:
Come mostrato nell`immagine di output, il minimo il valore della colonna Age_new è 26. Tutti i valori ‚Äã‚Äãmeno di 26 sono stati aumentati a 26 e salvati come una nuova esima colonna.

Esempio n. 2: applicato a serie con un valore di tipo elenco
In questo esempio vengono recuperate le prime 10 righe della colonna Età e memorizzati utilizzando il metodo .head(). Successivamente, viene creato un elenco della stessa lunghezza, che viene passato al parametro di soglia del metodo .clip_lower() per impostare un valore di soglia separato per ogni valore della serie. I valori restituiti ‚Äã‚Äãsono archiviati in una nuova colonna "clipped_values".
# import modulo panda
import panda come pd
# regex module import
import re
# crea frame di dati
dati = pd.read_csv ( " https://media.python .engineering/wp-content/uploads/nba.csv " )
# remove null va lues ​​per evitare errori
data.dropna (inplace = True )
# restituisce le prime righe
new_data = data.head ( 10 ). copy ()
# elenco per soglie individuali
soglia = [ 27 , 23 , 19 , 30 , 26 , 22 , 22 , 41 , 11 codice> , 33 ]
# applicazione del metodo e ritorno a una nuova colonna
new_ data [ "Valori ritagliati" ] = new_data [ "Età" ]. clip_lower (soglia = soglia)
# display
new_data
|
Output:
Come display Ma sull`immagine di output, ogni valore nella sequenza aveva un valore di soglia diverso in base all`elenco passato, e quindi i risultati venivano restituiti in base al valore di soglia separato di ciascun elemento.

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