蟒蛇 |熊貓 dataframe.clip_upper ()

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Pandas dataframe.clip_upper() 用於在指定輸入閾值處修剪值。我們使用這個函數將所有高於輸入閾值的值修剪為指定輸入。

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

參數: < br /> 閾值: float 或 array_like
float :每個值都與閾值進行比較。
類數組:閾值的形狀應該與它比較的對象相匹配。當 self 是一個系列時,閾值應該是長度。當 self 是一個 DataFrame 時,閾值應該是 2-D 並且與 self 的形狀相同,對於 axis = None,或 1-D 和與被比較的軸相同的長度。
軸:沿給定軸將對象與閾值對齊。
就地:是否對數據進行就地操作。

返回: 剪輯:與輸入相同的類型

示例#1: 使用 clip_upper ( ) 修剪高於給定閾值的數據幀值。

# import pandas as pd

import pandas as pd


# 使用字典創建數據框

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 ]})


#打印數據幀進行渲染
df

現在將8以上的所有值修剪為8。

#修剪2以下的所有值

df.clip_upper( 8 )

輸出:

例子#2: 使用 clip_upper() clip_upper() 數據框中的值與數據框中每個單元格的特定值。

為此我們可以使用空數組,但數組的形狀必須與信息框。

< tr>

# pandas import as pd

import pandas as pd


# 使用字典創建數據框

df = pd.DataFrame ({ "A" : [ - 5 <代碼類=“普通”>, <代碼類=“值”> 8 <代碼類=“普通”>, <代碼類=“值”> 12 , - 9 , 5 , 3 ],

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

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


# 每個單獨列元素的上限。

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

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


#打印upper_limit
限制

現在將這些限制應用於數據幀。

# 應用不同的限制
# 對數據框中的每個單元格
df.clip_upper (limit)

輸出:

每個單元格值都已根據相應的應用上限。

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