Python Pandas Series.clip()用法及代碼示例

Python是進行數據分析的一種出色語言，主要是因為以數據為中心的Python軟件包具有奇妙的生態係統。 Pandas是其中的一種，使導入和分析數據更加容易。

Python Series.clip()用於裁剪上下的值以傳遞最小和最大值。執行信號處理等操作時會使用此方法。眾所周知，數字信號中隻有兩個值，即高或低。 Pandas Series.clip() 可用於將值限製為特定範圍。

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

參數：
lower:設置範圍的最小值。低於此值的任何值都等於或小於此值。
upper:設置範圍的最大值。高於此的任何值均等於上。
axis:0或“索引”按行應用方法，1或“列”按列應用
inplace:在調用者係列本身中進行更改。 (用新值覆蓋)

返回類型：具有更新值的係列

要下載以下示例中使用的數據集，請單擊此處。在以下示例中，使用的 DataFrame 包含一些NBA球員的數據。下麵是任何操作之前的數據幀圖像。

例
在此示例中，.clip() 方法在數據的年齡列上調用。最小值22傳遞給下參數，最小值25傳遞給上參數。然後將返回的係列存儲在新列“ New Age”中。在執行任何操作之前，使用刪除空行.dropna()避免錯誤。

# 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

輸出：
如輸出圖像中所示，New Age列的最小值為22，最大值為25。所有值都限製在此範圍內。低於22的值等於22，高於25的值等於25。

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注：本文由純淨天空篩選整理自Kartikaybhutani大神的英文原創作品 Python | Pandas 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。