pandas.Series.clip_upper

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

Обрезка значений, превышающих заданный порог.

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

Элементы, превышающие threshold значение(я), будут изменены на соответствие threshold значению(ям). 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. array-like : форма threshold должна соответствовать форме объекта, с которым она сравнивается. Если self — это Series, threshold должна иметь длину. Если self — это DataFrame, threshold должна быть 2-мерной и иметь ту же форму, что и self для axis=None, или 1-мерной и иметь ту же длину, что и ось, по которой выполняется сравнение. axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0 Выравнивание объекта с threshold по заданной оси. inplace : bool, default False Выполнять ли операцию на данных in place. Введено в версии 0.21.0.

Возвращаемое значение:

Series или DataFrame Исходные данные со значениями, подвергнутыми обрезке.

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