Python | Панды Panel.clip_upper ()
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_upper() function is used to return copy of input with values above given value(s) truncated.
Syntax: Panel.clip_upper(threshold, axis=None, inplace=False)
Parameters:
threshold : float or array_like
axis : Align object with threshold along the given axis.
inplace : Whether to perform the operation in place on the dataReturns: same type as input.
Creating a Panel :
# 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 #1: Using clip_upper()
# 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": np.random.randn(5)})print(panel["b"].clip_upper(df2["b"], axis = 0)) |
Выход:
Code #2: Using clip_upper()
# creating an empty panelimport pandas as pdimport 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_upper(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.