pandas.DataFrame.clip_upper

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

Обрезка значений выше заданного порога.

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

Элементы выше threshold будут изменены, чтобы соответствовать значению threshold (значениям). Порог может быть одним значением или массивом; в последнем случае выполняется обрезка по элементу.

Параметры:

threshold : numeric or array-like Максимальное разрешённое значение. Все значения, превышающие порог, будут установлены на это значение. float : каждое значение сравнивается с threshold. array-like : форма threshold должна соответствовать объекту, с которым она сравнивается. Когда self — это Series, threshold должен быть длиной. Когда self — это DataFrame, threshold должен быть 2-мерным и иметь такую же форму, что и self для axis=None, или 1-мерным и иметь такую же длину, как ось, с которой производится сравнение. axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0 Выравнивание объекта с threshold вдоль заданной оси. inplace : bool, default False Выполнять ли операцию на данных на месте. Новое в версии 0.21.0.

Возвращает:

Series или DataFrame Исходные данные со значениями, обрезанными по значениям порога.

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