pandas.DataFrame.clip_lower

DataFrame.clip_lower(threshold, axis=None, inplace=False) [source]

Обрезка значений ниже заданного порога.

Устарело начиная с версии 0.24.0: Используйте вместо этого clip(lower=порог).

Элементы ниже threshold будут изменены, чтобы соответствовать значению(ям) threshold. Порог может быть одним значением или массивом, в последнем случае обрезка выполняется поэлементно.

Параметры:

threshold : numeric or array-like Минимальное допустимое значение. Все значения ниже порога будут установлены в это значение. float : каждое значение сравнивается с threshold. array-like : форма threshold должна соответствовать объекту, с которым она сравнивается. Когда self является Series, threshold должна иметь длину. Когда self является DataFrame, threshold должна быть 2-мерной и иметь такую же форму, как self для axis=None, или 1-мерной и иметь такую же длину, как ось, с которой сравнивается. axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0 Выравнивание self с threshold по заданной оси. inplace : boolean, default False Выполнять ли операцию на данных inplace. Введено в версии 0.21.0.

Возвращает:

Series или DataFrame Исходные данные со значениями, обрезанными.

См. также

Series.clip

Метод общего назначения для обрезки значений Series до заданного порога(ов).

DataFrame.clip

Метод общего назначения для обрезки значений DataFrame до заданного порога(ов).

Примеры

Обрезка Series с одиночным порогом:

>>> s = pd.Series([5, 6, 7, 8, 9])
>>> s.clip(lower=8)
0    8
1    8
2    8
3    8
4    9
dtype: int64

Обрезка Series поэлементно с использованием массива порогов. threshold должна иметь такую же длину, как и Series.

>>> elemwise_thresholds = [4, 8, 7, 2, 5]
>>> s.clip(lower=elemwise_thresholds)
0    5
1    8
2    7
3    8
4    9
dtype: int64

DataFrame можно сравнивать со скалярным значением.

>>> df = pd.DataFrame({"A": [1, 3, 5], "B": [2, 4, 6]})
>>> df
   A  B
0  1  2
1  3  4
2  5  6

>>> df.clip(lower=3)
   A  B
0  3  3
1  3  4
2  5  6

Или с массивом значений. По умолчанию threshold должна иметь такую же форму, как DataFrame.

>>> df.clip(lower=np.array([[3, 4], [2, 2], [6, 2]]))
   A  B
0  3  4
1  3  4
2  6  6

Управление тем, как threshold транслируется с axis. В этом случае threshold должна иметь такую же длину, как ось, указанная axis.

>>> df.clip(lower=[3, 3, 5], axis='index')
   A  B
0  3  3
1  3  4
2  5  6

>>> df.clip(lower=[4, 5], axis='columns')
   A  B
0  4  5
1  4  5
2  5  6