Python | Pandalar dataframe.clip_upper ()

|

Pandalar dataframe.clip_upper() , belirtilen bir giriş eşiğindeki değerleri kırpmak için kullanılır. Bu işlevi, giriş eşiğinin üzerindeki tüm değerleri belirtilen girişe kırpmak için kullanırız.

Sözdizimi: DataFrame.clip_upper (eşik, eksen = Yok, yerinde = Yanlış)

Parametreler: < br /> eşik: kayan nokta veya dizi_benzeri
kayan nokta : her değer eşik ile karşılaştırılır.
dizi benzeri : Eşiğin şekli, karşılaştırıldığı nesneyle eşleşmelidir. self bir Seri olduğunda, eşik uzunluk olmalıdır. self bir DataFrame olduğunda, eşik 2-B ve eksen için self ile aynı şekil = Yok veya 1-B ve karşılaştırılan eksen ile aynı uzunlukta olmalıdır.
eksen: Nesneyi verilen eksen boyunca eşikle hizalayın.
yerinde: İşlemin veriler üzerinde yerinde gerçekleştirilip gerçekleştirilmeyeceği.

Döndürür: kırpılmış: girişle aynı tür

Örnek 1: clip_upper kullanın ( ) veri çerçevesi değerlerini belirli bir eşiğin üzerinde kırpmak için.

# pandaları pd olarak içe aktar

içe aktar pandaları pd olarak


# Sözlük kullanarak bir veri çerçevesi oluşturun

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

"B" : [ - 1 , - 4 , 6 < kod sınıfı = "düz">, 4 , 11 , 3 ],

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


# İşleme için veri çerçevesini yazdır
df

Şimdi 8’in üzerindeki tüm değerleri 8’e kırpın

# Kırp 2’nin altındaki tüm değerler

df.clip_upper ( 8 )

Çıktı:

Örnek # 2: clip_upper () için clip_upper () kullanın

Bu amaçla boş bir dizi kullanabiliriz, ancak dizinin şekli ile aynı olmalıdır. bilgi çerçevesi.

< tr>

# pandalar pd olarak içe aktar

içe aktar pd olarak pandalar


# Sözlük kullanarak bir veri çerçevesi oluşturun

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

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

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


Her bir sütun öğesi için # üst sınır.

sınır = np .array ([ [ 10 , 2 , 8 ], [ < kod sınıfı = "değer"> 3 , 5 , 3 ], [ 2 , 4 , 6 ],

[ 11 , 2 , 3 ], [ 5 , 2 , 3 ], [ 4 , 5 , 3 < kod sınıfı = "düz">]])


# Üst_limit yazdır
limit

Şimdi bu kısıtlamaları veri çerçevesine uygulayın.

# farklı bir sınır uygulayın
# veri çerçevesindeki her hücre için
df.clip_upper (sınır)

Çıktı:

Her hücre değeri, karşılık gelen üst uygulanan limit.

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


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