pandas.DataFrame.clip_upper

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

Обрезка значений, превышающих заданный порог.

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

Элементы, превышающие threshold , будут изменены, чтобы соответствовать значению threshold.

Порог может быть одиночным значением или массивом; в последнем случае обрезка выполняется поэлементно.

Параметры:

threshold : numeric or array-like Максимальное допустимое значение. Все значения, превышающие порог, будут установлены в это значение. float : каждое значение сравнивается с threshold. array-like : форма threshold должна соответствовать форме объекта, с которым она сравнивается. Когда self является Series, threshold должна быть длиной. Когда self является DataFrame, threshold должна быть двумерной и иметь ту же форму, что и self для axis=None, или одномерной и той же длины, что и ось, с которой сравнивают. axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0 Выравнивание объекта с threshold вдоль заданной оси. inplace : boolean, default False Выполнять ли операцию на данных на месте. Введено в версии 0.21.0.

Возвращает:

Series или DataFrame Исходные данные с обрезанными значениями.

См. также

Series.clip

Метод общего назначения для обрезки значений Series до заданных пороговых значений.

DataFrame.clip

Метод общего назначения для обрезки значений DataFrame до заданных пороговых значений.

Примеры

>>> s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
>>> s
0    1
1    2
2    3
3    4
4    5
dtype: int64

>>> s.clip(upper=3)
0    1
1    2
2    3
3    3
4    3
dtype: int64

>>> elemwise_thresholds = [5, 4, 3, 2, 1]
>>> elemwise_thresholds
[5, 4, 3, 2, 1]

>>> s.clip(upper=elemwise_thresholds)
0    1
1    2
2    3
3    2
4    1
dtype: int64