Python | Панды Panel.clip_lower ()

Опубликовано: 28 Марта, 2022

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_lower() function is used to return copy of the input with values below a threshold truncated.

Syntax: Panel.clip_lower(threshold, axis=None, inplace=False)
Parameters:
threshold : Minimum value allowed. All values below threshold will be set to this value.
float : every value is compared to threshold.
array-like : The shape of threshold should match the object it’s compared to.
axis : Align self with threshold along the given axis.
inplace : Whether to perform the operation in place on the data.
Returns: same type as input.

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_lower()

# 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, "
")
print(panel["b"], "
")
  
  
df2 = pd.DataFrame({"b": [11, 12, 13]})
print(panel["b"].clip_lower(df2["b"], axis = 0))

Выход:

Code #3:

# creating an empty panel
import pandas as pd
import numpy as np
  
data = {"Item1" : pd.DataFrame(np.random.randn(7, 4)), 
        "Item2" : pd.DataFrame(np.random.randn(4, 5))}
          
pen = pd.Panel(data)
print(pen["Item1"], "
")
  
p = pen["Item1"][0].clip_lower(np.random.randn(7))
print(p)

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.

Python

Python | Панды Panel.clip_lower ()

РЕКОМЕНДУЕМЫЕ СТАТЬИ