Python | Панды Panel.clip ()
В Pandas Panel - очень важный контейнер для трехмерных данных. Названия трех осей предназначены для придания некоторого семантического значения описанию операций с панельными данными и, в частности, эконометрического анализа панельных данных.
Panel.clip() function is used to trim values at input threshold. Thresholds can be singular values or array_like.
Syntax: Panel.clip(lower=None, upper=None, axis=None, inplace=False, *args, **kwargs)
Parameters:Parameters:
lower : Minimum threshold value. All values below this threshold will be set to it.
upper : Maximum threshold value. All values above this threshold will be set to it.
axis : Align object with lower and upper along the given axis.
inplace : Whether to perform the operation in place on the data.Returns: [Series or DataFrame] Same type as calling object with the values outside the clip boundaries replaced.
Code #1: Creating a Panel using from_dict()
# importing pandas module import pandas as pd import numpy as np df1 = pd.DataFrame({"a": ["Geeks", "For", "geeks"], "b": np.random.randn(3)}) data = {"item1":df1, "item2":df1} # creating Panel panel = pd.Panel.from_dict(data, orient ="minor")print(panel) |
Выход:
Code #2: Using clip() function
# importing pandas module import pandas as pd import numpy as np df1 = pd.DataFrame({"a": ["Geeks", "For", "geeks"], "b": np.random.randn(3)}) data = {"item1":df1, "item2":df1} # creating Panel panel = pd.Panel.from_dict(data, orient ="minor") print(panel["b"], "
") df2 = pd.DataFrame({"b": [11, 12, 13]})print(panel["b"].clip(df2["b"], axis = 0)) |
Выход:
Code #3: Using clip() function
# importing pandas module import pandas as pd import numpy as np df1 = pd.DataFrame({"a": ["Geeks", "For", "geeks", "real"], "b": [-11, +1.025, -114.48, 1333]}) data = {"item1":df1, "item2":df1} # creating Panel panel = pd.Panel.from_dict(data, orient ="minor") print(panel["b"], "
") print(panel["b"].clip(-4, 6)) |
Выход:
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.