pandas.Series.clip_upper

Series.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. массивоподобный объект : форма threshold должна соответствовать объекту, с которым она сравнивается. Когда self является Series, threshold должен иметь длину. Когда self является DataFrame, threshold должна быть 2-мерной и иметь ту же форму, что и self для axis=None, или 1-мерной 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 со значениями, обременёнными обрезкой.

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

>>> 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