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Python cudf.Series.clip用法及代碼示例


用法:

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

修剪輸入閾值處的值。

將邊界外的值分配給邊界值。閾值可以是奇異值或類似數組,在後一種情況下,裁剪是在指定軸上按元素執行的。目前僅支持axis=1

參數

lower標量或類似數組,默認無

最小閾值。低於此閾值的所有值都將設置為它。如果為無,則不會基於下限進行裁剪。在係列/索引的情況下,lower 應該是一個標量或大小為 1 的數組。

upper標量或類似數組,默認無

最大閾值。低於此閾值的所有值都將設置為它。如果為None,則不會基於upper 進行裁剪。在 Series 的情況下,upper 應該是一個標量或大小為 1 的數組。

inplace布爾值,默認為 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:本文由純淨天空篩選整理自rapids.ai大神的英文原創作品 cudf.Series.clip。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。