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Python Pandas DataFrame clip方法用法及代碼示例

Pandas DataFrame.clip(~) 方法用於確保 DataFrame 的值在特定範圍內。

參數

1.lower | scalar 或 array_like | optional

要剪輯的下限。小於 lower 的值將被 lower 替換。您可以通過傳入 None 來忽略下限。

2. upper | scalar 或 array_like | optional

要剪輯的上限。大於 upper 的值將被 upper 替換。您可以通過傳入 None 來忽略上限。

3. axis | int 或 string | optional

是否對每行或每列進行裁剪：

軸

說明

None

剪輯整個 DataFrame 。

0 或 "index"

對每列按元素進行剪輯。

1 或 "columns"

對每行按元素進行剪輯。

默認情況下，axis=None 。當您傳入 lower 或 upper 的數組時，應根據需要將 axis 設置為 0 或 1。請參閱下麵的示例以進行說明。

4. inplace | boolean | optional

是否直接修改源DataFrame而不創建新的。默認情況下， inplace=False ，即，將返回一個新的 DataFrame ，並且源 DataFrame 將保持不變。

返回值

其值被剪裁的 DataFrame。

例子

基本用法

考慮以下 DataFrame ：

df = pd.DataFrame({"A":[2,4],"B":[6,8]})
df



   A  B
0  2  6
1  4  8

下限和上限分別設置為 3 和 6 的裁剪：

df.clip(lower=3, upper=6)



   A  B
0  3  6
1  4  6

在此，請注意以下事項：

  • DataFrame 中小於 3 的任何值都將被值 3 替換。

  • 任何大於 6 的值都將被值 6 替換。

  • 最後， DataFrame 中的最小值應為 3 ，最大值應為 6 。

傳入一個數組

剪裁每一列

考慮與上麵相同的DataFrame：

df



   A  B
0  2  6
1  4  8

我們可以傳入一個邊界數組，如下所示：

df.clip(lower=[5,2], axis=0)



   A  B
0  5  6
1  4  8

在這裏，從 axis=0 開始，我們逐個元素地剪切每一列。分解正在發生的事情：

Column A: [5 2] lower clips [2 4] = [5 4]
Column B: [5 2] lower clips [6 8] = [6 8]

我們還可以設置數組和數字的組合，如下所示：

df.clip(lower=[5,2], upper=6, axis=0)



   A  B
0  5  6
1  4  6

分解正在發生的事情：

Column A: [5 2] lower clips [2 4] = [5 4]   -> upper clipped to [5 4]
Column B: [5 2] lower clips [6 8] = [6 8]   -> upper clipped to [6 6]
剪裁每一行

這裏再次df供您參考：

df



   A  B
0  2  6
1  4  8

設置 axis=1 按元素剪輯每行：

df.clip(lower=[5,2], upper=6, axis=1)



   A  B
0  5  6
1  5  6

再次，這是細分：

Column One: [5 2] lower clips [2 6] = [5 6]   -> upper clipped to [5 6]
Column Two: [5 2] lower clips [4 8] = [5 8]   -> upper clipped to [5 6]

相關用法


注：本文由純淨天空篩選整理自Isshin Inada大神的英文原創作品 Pandas DataFrame | clip method。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。