Python | Pandas dataframe.clip_upper ()

|

Pandas dataframe.clip_upper() используется для обрезки значений при указанном входном пороге. Мы используем эту функцию, чтобы обрезать все значения выше входного порога до указанного входа.

Синтаксис: DataFrame.clip_upper (threshold, axis = None, inplace = False)

Параметры: < br /> порог: float или array_like
float : каждое значение сравнивается с порогом.
подобный массиву : форма порога должна соответствовать объекту, с которым он сравнивается. Когда self представляет собой серию, порог должен быть длиной. Когда self является DataFrame, порог должен быть двумерным и иметь ту же форму, что и self для оси = None, или одномерный и иметь ту же длину, что и сравниваемая ось.
ось: Выровнять объект с порогом вдоль заданной оси.
inplace: следует ли выполнять операцию над данными на месте.

Возвращает: clipped: тот же тип, что и ввод

Пример № 1: Используйте clip_upper ( ) , чтобы обрезать значения фрейма данных выше заданного порога.

Теперь обрежьте все значения выше 8 до 8.

# import pandas as pd

import pandas as pd


# Создание фрейма данных с использованием словаря

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 ]})


# Печать фрейма данных для рендеринга
df

# Обрезать все значения ниже 2

df.clip_upper ( 8 )

Вывод:

Пример № 2: Используйте clip_upper() для clip_upper() значения во фрейме данных с определенным значением для каждой ячейки фрейма данных.

Для этой цели мы можем использовать пустой массив, но форма массива должна быть такой же, как у информационный фрейм.

< tr>

# pandas import as pd

import pandas as pd


# Создание фрейма данных с использованием словаря

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

"B" : [ - 1 , - 4 , 6 , 4 , 11 , 3 ],

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


# верхний предел для каждого отдельного элемента столбца.

limit = np .array ([ [ 10 , 2 , 8 ], [ 3 , 5 , 3 ], [ 2 , 4 , 6 ],

[ 11 , 2 , 3 ], [ 5 , 2 , 3 ], [ 4 , 5 , 3 ]])


# Печать upper_limit
limit

Теперь примените эти ограничения к фрейму данных.

# применить другое ограничение
# для каждой ячейки во фрейме данных
df.clip_upper (limit)

Вывод:

Каждое значение ячейки было обрезано на основе соответствующий верхний применяемый предел.

Shop

Learn programming in R: courses

$

Best Python online courses for 2022

$

Best laptop for Fortnite

$

Best laptop for Excel

$

Best laptop for Solidworks

$

Best laptop for Roblox

$

Best computer for crypto mining

$

Best laptop for Sims 4

$

Latest questions

NUMPYNUMPY

psycopg2: insert multiple rows with one query

12 answers

NUMPYNUMPY

How to convert Nonetype to int or string?

12 answers

NUMPYNUMPY

How to specify multiple return types using type-hints

12 answers

NUMPYNUMPY

Javascript Error: IPython is not defined in JupyterLab

12 answers

News


Wiki

Python OpenCV | cv2.putText () method

numpy.arctan2 () in Python

Python | os.path.realpath () method

Python OpenCV | cv2.circle () method

Python OpenCV cv2.cvtColor () method

Python - Move item to the end of the list

time.perf_counter () function in Python

Check if one list is a subset of another in Python

Python os.path.join () method