파이썬 | 팬더 dataframe.clip_upper()

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Pandas dataframe.clip_upper() 는 지정된 입력 임계값에서 값을 자르는 데 사용됩니다. 이 기능을 사용하여 입력 임계값 이상의 모든 값을 지정된 입력으로 트리밍합니다.

구문: DataFrame.clip_upper(임계값, 축 = 없음, inplace = False)

매개변수: < br /> 임계값: float 또는 array_like
float : 모든 값이 임계값과 비교됩니다.
array-like : 임계값의 모양은 비교 대상과 일치해야 합니다. self가 Series인 경우 임계값은 길이여야 합니다. self가 DataFrame인 경우 임계값은 2차원이어야 하며 axis = None에 대해 self와 모양이 동일하거나 1차원이고 비교되는 축과 길이가 동일해야 합니다.
축: 주어진 축을 따라 임계값으로 개체를 정렬합니다.
inplace: 데이터에 대해 제자리에서 작업을 수행할지 여부입니다.

반환값: 잘림: 입력과 동일한 유형

예 # 1: clip_upper 사용( ) 주어진 임계값 이상으로 데이터 프레임 값을 트리밍합니다.

<표 테두리 = "0" cellpadding = "0" cellspacing = "0">

# pandas를 pd로 가져오기

가져오기 pd로 pandas code>


# 사전을 사용하여 데이터 프레임 만들기

<코드 클래스 = "일반"> df <코드 클래스 = "키워드"> = <코드 클래스 = "일반"> pd.DataFrame ({ <코드 클래스 = "문자열"> "A" <코드 클래스 = "일반">: [ <코드 클래스 = "키워드"> - <코드 클래스 = "값"> 5 <코드 클래스 = "일반">, <코드 클래스 = "값"> 8 <코드 클래스 = "일반">, <코드 클래스 = "값"> 12 <코드 클래스 = "일반">, <코드 클래스 = "키워드"> - <코드 클래스 = "값"> 9 <코드 클래스 = "일반" >, <코드 클래스 = "값"> 5 <코드 클래스 = "일반">, <코드 클래스 = " 값"> 3 <코드 클래스 = "일반">],

<코드 클래스 = "문자열"> "B" <코드 클래스 = "일반 ">: [ <코드 클래스 = "키워드"> - <코드 클래스 = "값"> 1 <코드 클래스 = "일반 ">, <코드 클래스 ="키워드 "> - <코드 클래스 ="값 "> 4 <코드 클래스 ="일반 ">, <코드 클래스 = "값"> 6 < 코드 클래스 = "일반">, <코드 클래스 = "값"> 4 <코드 클래스 = "일반">, <코드 클래스 = "값"> 11 <코드 클래스 = "일반">, <코드 클래스 = "값"> 3 <코드 클래스 = "일반">],

<코드 cl ass = "정의되지 않은 공백"> <코드 클래스 = "문자열"> "C" <코드 클래스 = "일반">: [ <코드 클래스 = "값"> 11 <코드 클래스 = "일반">, <코드 클래스 = "값"> 4 <코드 클래스 = "일반">, <코드 클래스 = "키워드" > - <코드 클래스 = "값"> 8 <코드 클래스 = "일반">, <코드 클래스 = "값"> 7 <코드 클래스 = " 일반 ">, <코드 클래스 ="값 "> 3 <코드 클래스 ="일반 ">, <코드 클래스 ="키워드 "> - <코드 클래스 = "값" > 2 ]})


# 렌더링을 위한 데이터 프레임 인쇄
<코드 클래스 = "일반"> df

이제 8을 초과하는 모든 값을 8로 자릅니다.

<표 테두리 = "0" cellpadding = "0" cellspacing = "0">

# 자르기 2 이하의 모든 값

df.clip_upper ( 8 )

출력:

예제 # 2: clip_upper() 를 사용하여 clip_upper() 데이터 프레임의 각 셀에 대한 특정 값을 가진 데이터 프레임의 값

이를 위해 빈 배열을 사용할 수 있지만 배열의 모양은 배열의 모양과 같아야 합니다. 정보 프레임

<표 테두리 = "0" cellpadding = "0" cellspacing = "0"> < tr>

# pandas는 pd로 가져오기

가져오기 pandas as pd


# 사전을 사용하여 데이터 프레임 만들기

<코드 클래스 = "일반"> df <코드 클래스 = "키워드"> = <코드 클래스 = "일반"> pd.DataFrame({ <코드 클래스 = "문자열"> "A" <코드 클래스 = "일반">: [ <코드 클래스 = "키워드"> - <코드 클래스 = " 값"> 5 < 코드 클래스 = "일반 ">, <코드 클래스 ="값 "> 8 <코드 클래스 ="일반 ">, <코드 클래스 ="값 "> 12 <코드 클래스 = "일반">, <코드 클래스 = "키워드"> - <코드 클래스 = "값"> 9 <코드 클래스 = "일반">, < /코드> <코드 클래스 = "값"> 5 <코드 클래스 = "일반">, <코드 클래스 = "값"> 3 <코드 클래스 = "일반"> ],

<코드 클래스 = "문자열"> "B" <코드 클래스 = "일반">: [ <코드 클래스 = "키워드"> - <코드 클래스 = "값"> 1 <코드 클래스 = "일반">, <코드 클래스 = "키워드"> - <코드 클래스 = "값 "> 4 <코드 클래스 = "일반">, <코드 클래스 = "값"> 6 <코드 클래스 = "일반">, <코드 클래스 = "값"> 4 <코드 클래스 = "일반">, <코드 클래스 = "값"> 11 <코드 클래스 = "일반" >, <코드 클래스 = "값"> 3 <코드 클래스 = "일반">],

<코드 클래스 = "문자열"> "C" <코드 클래스 = "플라이 n">: [ <코드 클래스 = "값"> 11 <코드 클래스 = "일반">, <코드 클래스 = "값"> 4 <코드 클래스 = "일반">, <코드 클래스 = "키워드"> - <코드 클래스 = "값 "> 8 <코드 클래스 ="일반 ">, <코드 클래스 ="값 "> 7 <코드 클래스 ="일반 ">, <코드 클래스 = "값"> 3 <코드 클래스 = "일반">, <코드 클래스 = "키워드"> - <코드 클래스 = "값"> 2 <코드 클래스 = "일반">]})


# 각 개별 열 요소의 상한선.

제한 = np .array ([ [ <코드 클래스 = "값"> 10 <코드 클래스 = "일반">, <코드 클래스 = "값"> 2 <코드 클래스 = "일반 ">, <코드 클래스 = "값"> 8 <코드 클래스 = "일반">], [ < 코드 클래스 = "값"> 3 <코드 클래스 = "일반">, <코드 클래스 = "값"> 5 <코드 클래스 = "일반">, <코드 클래스 = "값"> 3 <코드 클래스 = "일반">], [ <코드 클래스 = "값"> 2 <코드 클래스 = "일반">, <코드 클래스 = "값"> 4 <코드 클래스 = "일반">, <코드 클래스 = "값"> 6 <코드 클래스 = "일반 ">],

<코드 클래스 ="정의되지 않은 공백 "> <코드 클래스 ="일반 "> [ <코드 클래스 ="값 "> 11 <코드 클래스 = "일반">, < /코드> <코드 클래스 = "값"> 2 <코드 클래스 = "일반">, <코드 클래스 = "값" > 3 <코드 클래스 = "일반"> ], [ <코드 클래스 = "값"> 5 <코드 클래스 = "일반">, <코드 클래스 = "값"> 2 <코드 클래스 = "일반" >, <코드 클래스 = "값"> 3 <코드 클래스 = "일반">], [ <코드 클래스 = "값"> 4 <코드 클래스 = "일반">, <코드 클래스 = "값"> 5 <코드 클래스 = "일반">, <코드 클래스 = "값"> 3 ]])


# 상한 인쇄
<코드 클래스 = "일반"> 제한

이제 이러한 제한을 데이터 프레임에 적용합니다.

<표 테두리 = "0" cellpadding = "0" cellspacing = "0">

# 다른 제한 적용
# 데이터 프레임의 각 셀에 대해
df.clip_upper (한도)

출력:

각 셀 값은 해당 상한 적용.

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