Python Pandas Series.clip()用法及代码示例

Python是进行数据分析的一种出色语言，主要是因为以数据为中心的Python软件包具有奇妙的生态系统。 Pandas是其中的一种，使导入和分析数据更加容易。

Python Series.clip()用于裁剪上下的值以传递最小和最大值。执行信号处理等操作时会使用此方法。众所周知，数字信号中只有两个值，即高或低。 Pandas Series.clip() 可用于将值限制为特定范围。

用法：Series.clip(lower=None, upper=None, axis=None, inplace=False)

参数：
lower:设置范围的最小值。低于此值的任何值都等于或小于此值。
upper:设置范围的最大值。高于此的任何值均等于上。
axis:0或“索引”按行应用方法，1或“列”按列应用
inplace:在调用者系列本身中进行更改。 (用新值覆盖)

返回类型：具有更新值的系列

要下载以下示例中使用的数据集，请单击此处。在以下示例中，使用的 DataFrame 包含一些NBA球员的数据。下面是任何操作之前的数据帧图像。

例
在此示例中，.clip() 方法在数据的年龄列上调用。最小值22传递给下参数，最小值25传递给上参数。然后将返回的系列存储在新列“ New Age”中。在执行任何操作之前，使用删除空行.dropna()避免错误。

# importing pandas module  
import pandas as pd  
  
# importing regex module 
import re 
    
# making data frame  
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv")  
    
# removing null values to avoid errors  
data.dropna(inplace = True)  
  
# lower value of range 
lower = 22
  
# upper value of range 
upper = 25
  
# passing values to new column 
data["New Age"]= data["Age"].clip(lower = lower, upper = upper) 
  
# display 
data

输出：
如输出图像中所示，New Age列的最小值为22，最大值为25。所有值都限制在此范围内。低于22的值等于22，高于25的值等于25。

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注：本文由纯净天空筛选整理自Kartikaybhutani大神的英文原创作品 Python | Pandas 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。