pandas.DataFrame.clip_lower

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

Обрезка значений ниже заданного порога.

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

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

Параметры:

threshold : numeric or array-like Минимальное разрешенное значение. Все значения ниже порога 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 ту же форму, что и self для axis=None, или 1-мерной и той же длины, что и ось, с которой сравнивается. axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0 Выравнивание self с threshold вдоль заданной оси. inplace : bool, default False Выполнять ли операцию на месте с данными. Новое в версии 0.21.0.

Возвращает:

Series или DataFrame Исходные данные со значениями, подвергнутыми обрезке.

См. также

Series.clip

Общее целевое метод для обрезки значений Series до заданного порога(ов).

DataFrame.clip

Общее целевое метод для обрезки значений DataFrame до заданного порога(ов).

Примеры

Обрезка Series с одним 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

Обрезка Series поэлементно с использованием массива порогов. threshold должна иметь такую же длину, что 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 сравнить со скалярным значением.

>>> 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, что 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, что и ось, указанная в 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