Python |パンダdataframe.clip_upper()

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パンダdataframe.clip_upper() は、指定された入力しきい値で値をトリミングするために使用されます。この関数を使用して、入力しきい値を超えるすべての値を指定された入力にトリミングします。

構文: DataFrame.clip_upper(しきい値、軸=なし、インプレース= False)

パラメーター: < br /> しきい値:floatまたはarray_like
float :すべての値がしきい値と比較されます。
配列のような:しきい値の形状は、比較対象のオブジェクトと一致する必要があります。 selfがシリーズの場合、しきい値は長さである必要があります。 selfがDataFrameの場合、しきい値は2-Dで、axis = Noneの場合はselfと同じ形状であるか、1-Dで比較対象の軸と同じ長さである必要があります。
軸:指定された軸に沿ってオブジェクトをしきい値に合わせます。
インプレース:データに対してインプレースで操作を実行するかどうか。

戻り値:クリップ:入力と同じタイプ

例1: clip_upper( )指定されたしきい値を超えるデータフレーム値をトリミングします。

#パンダをpdとしてインポート

import パンダをpdとして


#辞書を使用してデータフレームを作成する

df = pd.DataFra me({ "A" :[ - 5 8 12 - 9 5 3 ]、

" B " :[ - 1 - 4 6 4 11 3 ]、

"C" :[ 11 4 - 8 7 3 - 2 ]})


#レンダリング用のデータフレームを印刷
df

ここで、8から8までのすべての値をトリミングします。

#トリム2未満のすべての値

df.clip_upper( 8

出力:

例2: clip_upper()を使用してclip_upper()データフレームの各セルに特定の値を持つデータフレーム内の値。

この目的のために空の配列を使用できますが、配列の形状は情報フレーム。

< tr>

#pandas import as pd

import pandas as pd


#辞書を使用してデータフレームを作成する

df = pd.DataFrame({ "A" :[ - 5 8 12 - 9 5 3 ]、

"B" :[ - 1 - 4 6 4 11 3 ]、

"C" :[ 11 4 - 8 7 3 - 2 ]})


#個々の列要素ごとの上限。

制限 = np .array([ [ 10 2 8 ]、[ 3 5 3 ]、[ 2 4 6 ]、

[ 11 2 3 ]、[ 5 2 3 ]、[ 4 5 3 ]])


#upper_limitを出力
制限

ここで、これらの制限をデータフレームに適用します。

#異なる制限を適用する
#データフレーム内のセルごとに
df.clip_upper(limit)

出力:

各セルの値は、対応する適用上限。

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