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 ‚Äã‚Äã

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 ‚Äã‚Äãper 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 ‚Äã‚Äãper 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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