pandas.Panel.clip_upper

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

Обрезка значений, превышающих заданный порог.

Устаревшее начиная с версии 0.24.0: Используйте вместо этого clip(upper=threshold).

Элементы, превышающие threshold будут изменены, чтобы соответствовать значению(ям) 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 объекту, с которым она сравнивается. Когда self является Series, threshold должна 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 происходит сравнение. axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0 Выравнивание объекта с threshold по заданной оси. inplace : boolean, default False Выполнять ли операцию in-place над данными. Новое в версии 0.21.0.

Возвращаемые значения:

Series или DataFrame Исходные данные со значениями, подвергнутыми обрезке.

См. также

Series.clip

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

DataFrame.clip

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

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