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Python cudf.DataFrame.clip用法及代码示例


用法:

DataFrame.clip(lower=None, upper=None, inplace=False, axis=1)

修剪输入阈值处的值。

将边界外的值分配给边界值。阈值可以是奇异值或类似数组,在后一种情况下,裁剪是在指定轴上按元素执行的。目前仅支持axis=1

参数

lower标量或类似数组,默认无

最小阈值。低于此阈值的所有值都将设置为它。如果为无,则不会基于下限进行裁剪。在系列/索引的情况下,lower 应该是一个标量或大小为 1 的数组。

upper标量或类似数组,默认无

最大阈值。低于此阈值的所有值都将设置为它。如果为None,则不会基于upper 进行裁剪。在 Series 的情况下,upper 应该是一个标量或大小为 1 的数组。

inplace布尔值,默认为 False

返回

裁剪的 DataFrame/Series/Index/MultiIndex

例子

>>> import cudf
>>> df = cudf.DataFrame({"a":[1, 2, 3, 4], "b":['a', 'b', 'c', 'd']})
>>> df.clip(lower=[2, 'b'], upper=[3, 'c'])
   a  b
0  2  b
1  2  b
2  3  c
3  3  c
>>> df.clip(lower=None, upper=[3, 'c'])
   a  b
0  1  a
1  2  b
2  3  c
3  3  c
>>> df.clip(lower=[2, 'b'], upper=None)
   a  b
0  2  b
1  2  b
2  3  c
3  4  d
>>> df.clip(lower=2, upper=3, inplace=True)
>>> df
   a  b
0  2  2
1  2  3
2  3  3
3  3  3
>>> import cudf
>>> sr = cudf.Series([1, 2, 3, 4])
>>> sr.clip(lower=2, upper=3)
0    2
1    2
2    3
3    3
dtype: int64
>>> sr.clip(lower=None, upper=3)
0    1
1    2
2    3
3    3
dtype: int64
>>> sr.clip(lower=2, upper=None, inplace=True)
>>> sr
0    2
1    2
2    3
3    4
dtype: int64

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注:本文由纯净天空筛选整理自rapids.ai大神的英文原创作品 cudf.DataFrame.clip。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。