Python | Pandas Series.clip_lower ()

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Panda Series.clip_lower() è usato per Series.clip_lower() valori ‚Äã‚Äãsotto il valore minimo passato. Un valore di soglia viene passato come parametro e tutti i valori ‚Äã‚Äãnella sequenza che sono inferiori ai valori di soglia ‚Äã‚Äãdiventano uguali ad esso.

Sintassi: 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 , 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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