用法:
Series.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
。- 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
参数:
返回:
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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- Python cudf.Series.reindex用法及代码示例
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- Python cudf.Series.min用法及代码示例
- Python cudf.Series.nlargest用法及代码示例
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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.Series.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。