pandas.Series.clip_lower

Series.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=порог).

Элементы ниже threshold будут изменены на соответствие значению(ям) threshold. Порог может быть одиночным значением или массивом, в последнем случае выполняется обрезка поэлементно.

Параметры:

threshold : numeric or array-like Минимальное допустимое значение. Все значения ниже порога будут установлены в это значение. float: каждое значение сравнивается с threshold. массив-подобный объект: форма threshold должна соответствовать объекту, с которым производится сравнение. Когда self является Series, threshold должен быть длиной. Когда self является DataFrame, threshold должен быть 2-мерным и иметь ту же форму, что и self для axis=None, или 1-мерным и иметь ту же длину, что и ось, с которой производится сравнение. axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0 Выравнивание self с threshold по заданной оси. inplace : bool, default False Выполнять ли операцию непосредственно над данными. Введено в версии 0.21.0.

Возвращаемое значение:

Series или DataFrame Исходные данные с обрезанными значениями.

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

Обрезка Series с 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

Обрезка Series поэлементно с использованием массива порогов. threshold должен иметь ту 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 может сравниваться 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 должен иметь ту 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 ту же длину, что и 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