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

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

相关用法

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。

用法:

参数：

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例子：