pandas.Panel.clip_lower

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

Ограничение значений снизу заданным порогом.

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

Элементы ниже threshold будут изменены, чтобы соответствовать значению(ям) threshold. Порог может быть одиночным значением или массивом, в последнем случае усечение 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. массив-подобный объект : форма threshold должна соответствовать объекту, с которым она сравнивается. Когда self является Series, threshold должен быть длиной. Когда self является DataFrame, threshold должна быть 2-мерной и иметь такую же форму, как self для axis=None, или 1-мерной и такой же длины, как ось, с которой сравнивается. axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0 Выравнивание self с threshold по указанной оси. inplace : boolean, default False Выполнять ли операцию на данных in-place. Введено в версии 0.21.0.

Возвращает:

Series или DataFrame Исходные данные со значениями, ограниченными снизу.

См. также

Series.clip

Метод общего назначения для ограничения значений Series заданными порогом(ами).

DataFrame.clip

Метод общего назначения для ограничения значений DataFrame заданными порогом(ами).

Примеры

Ограничение Series 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

Ограничение Series поэлементно, используя массив порогов. threshold должен 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 скаляром.

>>> 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 должен 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 вместе с axis. В данном случае threshold должен 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