Python | Panda Series.clip_upper ()

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Pandas Series.clip_upper() è usato per Series.clip_upper() valori al di sopra del superato il valore massimo. Un valore di soglia viene passato come parametro e tutti i valori nella sequenza che superano i valori di soglia diventano uguali ad esso.

Sintassi: Series.clip_upper (soglia, asse = Nessuno, inplace = False)

Parametri: < br /> soglia: numerica o simile a un elenco, imposta il valore di soglia massimo e, in caso di elenco, imposta valori di soglia separati per ciascun valore nella serie del chiamante (la dimensione dell’elenco è la stessa)
asse: 0 o ’indice’ per applicare il metodo per righe e 1 o ’colonne’ per applicare per colonne.
in atto: apporta modifiche nella stessa serie di chiamanti. (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 n. 1 : applicato a serie di valori singoli
In questo esempio, un valore di soglia massimo di 26 viene passato come parametro al metodo .clip_upper(). Questo metodo viene chiamato sulla colonna Age del frame di dati e i nuovi valori vengono archiviati nella colonna Age_new. Prima di eseguire qualsiasi operazione, le righe nulle vengono rimosse utilizzando .dropna()

# importazione modulo panda

importazione panda come pd


# crea frame di dati

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


# remove null valori per evitare errori

data.dropna (inplace = Vero )


# impostazione della soglia

< codice classe = "normale"> soglia = 26.0


# applica il metodo e vai alla nuova colonna

data [ "Età_nuovo" ] = dati [ "Età" ]. clip_upper (soglia)


# visualizza le prime 10 righe

data.head ( 10 ) < /p>

Output:
Come mostrato nella immagine di output, il valore massimo di st della colonna Age_new è 26. Tutti i valori oltre 26 sono stati ritagliati a 26.

Esempio n. 2: Applicazione a serie con un valore di tipo elenco

In questo esempio, vengono recuperate le prime 10 righe della colonna Età e memorizzato utilizzando .head() . Successivamente, viene creato un elenco della stessa lunghezza e passato al parametro .clip_upper() del metodo .clip_upper() per impostare un valore di soglia separato per ciascun valore nella serie. I valori restituiti vengono archiviati in una nuova colonna "clipped_values".

# import modulo panda

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")


# rimuovi i valori nulli per evitare errori

data.dropna (in posizione = 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 ]


# applicando il metodo e ritornando g in una nuova colonna

new_data [ "Valori ritagliati" ] = new_data [ "Età" ]. clip_upper (soglia = soglia)


# display
new_data

Output:
Come mostrato nell’immagine di output e, ogni valore nella sequenza aveva un valore di soglia diverso in base all’elenco superato, e quindi risulta sono stati restituiti secondo un valore di soglia separato per ciascun articolo. Tutti i valori al di sopra delle rispettive soglie sono stati ritagliati sulla soglia.

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