pandas 0.23 - DataFrame.clip()

pandas.DataFrame.clip




pandas

pandas.DataFrame.clip

DataFrame.clip(lower=None, upper=None, axis=None, inplace=False, *args, **kwargs) [source]

इनपुट थ्रेसहोल्ड (एस) पर मान ट्रिम करें।

सीमा के बाहर के मूल्यों को सीमा मूल्यों से जोड़ता है। थ्रेशोल्ड एकवचन मान या सरणी की तरह हो सकता है, और बाद के मामले में क्लिपिंग को निर्दिष्ट अक्ष में तत्व-वार किया जाता है।

पैरामीटर:

निचला : फ्लोट या array_like, डिफ़ॉल्ट कोई नहीं

न्यूनतम सीमा मूल्य। इस सीमा से नीचे के सभी मान इसके लिए सेट किए जाएंगे।

ऊपरी : फ्लोट या array_like, डिफ़ॉल्ट कोई नहीं

अधिकतम सीमा मूल्य। इस सीमा से ऊपर के सभी मान इसके लिए सेट किए जाएंगे।

अक्ष : int या स्ट्रिंग अक्ष नाम, वैकल्पिक

दिए गए अक्ष के साथ निचले और ऊपरी के साथ ऑब्जेक्ट संरेखित करें।

निष्क्रिय : बूलियन, डिफ़ॉल्ट गलत

डेटा पर जगह में ऑपरेशन करना है या नहीं।

संस्करण में नया 0.21.0।

* आर्ग्स, ** क्वार्ग्स

अतिरिक्त कीवर्ड का कोई प्रभाव नहीं होता है, लेकिन सुपीरियर के साथ संगतता के लिए स्वीकार किया जा सकता है।

यह दिखाता है:

श्रृंखला या डेटाफ़्रेम

क्लिप सीमा के बाहर के मानों के साथ ऑब्जेक्ट को कॉलिंग के रूप में समान प्रकार को प्रतिस्थापित किया गया

यह भी देखें

clip_lower
निर्दिष्ट दहलीज (ओं) के नीचे क्लिप मान।
clip_upper
निर्दिष्ट सीमा (एस) के ऊपर क्लिप मान।

उदाहरण

>>> data = {'col_0': [9, -3, 0, -1, 5], 'col_1': [-2, -7, 6, 8, -5]}
>>> df = pd.DataFrame(data)
>>> df
   col_0  col_1
0      9     -2
1     -3     -7
2      0      6
3     -1      8
4      5     -5

प्रति स्तंभ निचले और ऊपरी थ्रेसहोल्ड का उपयोग करके:

>>> df.clip(-4, 6)
   col_0  col_1
0      6     -2
1     -3     -4
2      0      6
3     -1      6
4      5     -4

कॉलम तत्व के प्रति विशिष्ट निचले और ऊपरी थ्रेसहोल्ड का उपयोग करने वाले क्लिप

>>> t = pd.Series([2, -4, -1, 6, 3])
>>> t
0    2
1   -4
2   -1
3    6
4    3
dtype: int64
>>> df.clip(t, t + 4, axis=0)
   col_0  col_1
0      6      2
1     -3     -4
2      0      3
3      6      8
4      5      3