pandas.Series.clip_lower

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

Ограничение значений снизу заданным порогом.

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

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

Параметры:

threshold : numeric or array-like Минимальное допустимое значение. Все значения ниже порога будут установлены в это значение. float: каждое значение сравнивается с threshold. подобный массиву : форма threshold должна совпадать с объектом, 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 иметь такую же длину, как ось, с которой она сравнивается. axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0 Выравнивание self с threshold вдоль заданной оси. inplace : boolean, default False Выполнять ли операцию на месте с данными. 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 до заданного(ых) порога(ов).

DataFrame.clip

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

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 по элементам, используя массив 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 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 должна иметь такую же форму, как и 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