Python | Панды dataframe.clip_lower ()

Опубликовано: 28 Марта, 2022

Python - отличный язык для анализа данных, в первую очередь из-за фантастической экосистемы пакетов Python, ориентированных на данные. Pandas - один из таких пакетов, который значительно упрощает импорт и анализ данных.

Pandas dataframe.clip_lower() is used to trim values at specified input threshold. We use this function to trim all the values below the threshold of the input value.

Syntax: DataFrame.clip_lower(threshold, axis=None, inplace=False)
Parameters:
threshold : numeric or array-like
float : every value is compared to threshold.
array-like : The shape of threshold should match the object it’s compared to. When self is a Series, threshold should be the length. When self is a DataFrame, threshold should 2-D and the same shape as self for axis=None, or 1-D and the same length as the axis being compared.
axis : Align self with threshold along the given axis.
inplace : Whether to perform the operation in place on the data.
Returns: clipped : same type as input

Example #1: Use clip_lower() function to trim values of a data frame below a given threshold value.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating a dataframe using dictionary
df = pd.DataFrame({"A":[-5, 8, 12, -9, 5, 3],
                   "B":[-1, -4, 6, 4, 11, 3], 
                   "C":[11, 4, -8, 7, 3, -2]})
  
# Printing the data frame for visualization
df

Now trim all the values below 2 to 2.

# Clip all values below 2
df.clip_lower(2)

Выход :

Example #2: Use clip_lower() function to clips values in a dataframe with specific value for each cell of the dataframe.

For this purpose, we can use a numpy array, but the shape of array must be same as that of the dataframe.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating a dataframe using dictionary
  
df = pd.DataFrame({"A":[-5, 8, 12, -9, 5, 3], 
                   "B":[-1, -4, 6, 4, 11, 3],
                   "C":[11, 4, -8, 7, 3, -2]})
  
# lower limit for each individual column element.
limit = np.array([[1, 2, 3], [10, 12, 3], [1, 4, 3],
                  [1, 2, 3], [1, 2, 3], [1, 2, 3]])
  
# Print lower_limit
limit

Now apply these limits on the dataframe

# applying different limit value 
# for each cell in the dataframe
df.clip_lower(limit)

Выход :

Значение каждой ячейки было обрезано на основе соответствующего нижнего предела.

Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.

Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.

Python

Python | Панды dataframe.clip_lower ()

РЕКОМЕНДУЕМЫЕ СТАТЬИ