Python Pandas Series.clip_lower()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。

Pandas Series.clip_lower()用於將值裁剪為低於傳遞的最小值。閾值作為參數傳遞，並且所有小於閾值的串聯值都等於該閾值。

用法：Series.clip_lower(threshold, axis=None, inplace=False)

參數：
threshold:數字或類似列表，設置最小閾值，如果是列表，則為調用者係列中的每個值設置單獨的閾值(給定列表大小相同)
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。

例子1：適用於單值係列

在此示例中，最小閾值26作為參數傳遞給.clip_lower()方法。在數據幀的Age列上調用此方法，並將新值存儲在Age_new列中。在執行任何操作之前，使用.dropna()刪除空行

# importing pandas module  
import pandas as pd  
  
# 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)  
  
# setting threshold value 
threshold = 26.0
  
# applying method and passing to new column 
data["Age_new"]= data["Age"].clip_lower(threshold) 
  
# display 
data

輸出：
如輸出圖像中所示，Age_new列的最小值為26。所有小於26的值都增加到26，並存儲在新列中。

範例2：應用於具有列表類型值的係列

在此示例中，使用.head()方法提取並存儲了年齡列的前10行。之後，將創建一個長度相同的列表，並將其傳遞到.clip_lower()方法的閾值參數，以為每個串聯的值設置單獨的閾值。返回的值存儲在新列“ clipped_values”中。

# 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)  
  
# returning top rows 
new_data = data.head(10).copy() 
  
# list for separate threshold values 
threshold =[27, 23, 19, 30, 26, 22, 22, 41, 11, 33] 
  
# applying method and returning to new column 
new_data["Clipped values"]= new_data["Age"].clip_lower(threshold = threshold) 
  
# display 
new_data

輸出：
如輸出圖像所示，根據傳遞的列表，每個串聯的值都有不同的閾值，因此，根據每個元素的單獨閾值返回結果。

相關用法

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_lower()。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。