Python | 熊猫 DataFrame.clip_lower()

简介

DataFrame.clip_lower()是一个Pandas函数，用于将DataFrame的值下限限制为给定值。它返回一个与DataFrame形状相同的对象，但所有的值都不小于指定的下限。当DataFrame中的值小于下限值时，它们将被替换为下限值。

语法

DataFrame.clip_lower(threshold, axis=None, inplace=False)

参数

• threshold：（必需）指定要用作下限的值。
• axis：（可选）指定是否将操作应用于行或列。默认为None，这意味着会将操作应用于整个DataFrame。
• inplace：（可选）指定是否更改原始DataFrame。默认为False，这意味着它将返回一个新的DataFrame。

示例

示例1

下面是一些示例代码，用于演示如何使用DataFrame.clip_lower()函数。 在这个例子中，我们将创建一个DataFrame对象，并将它捆绑到名为df的变量中。然后，我们将使用clip_lower()函数将所有小于1的值都替换为1。

import pandas as pd

data = {'A': [0.5, 1, 1.5], 'B': [2, 3, 0.1]}
df = pd.DataFrame(data)

df.clip_lower(1, inplace=True)

print(df)

输出结果：

     A   B
0  1.0  2.0
1  1.0  3.0
2  1.5  1.0

示例2

下面是一个例子，演示如何使用clip_lower()和clip_upper()函数来限制DataFrame值的上下限。

import pandas as pd

data = {'A': [0.5, 1, 1.5], 'B': [2, 3, 4]}
df = pd.DataFrame(data)

df.clip_lower(1, inplace=True)
df.clip_upper(3, inplace=True)

print(df)

输出结果：

     A    B
0  1.0  2.0
1  1.0  3.0
2  1.5  3.0

结论

DataFrame.clip_lower()函数可以用于将DataFrame的值下限限制为给定值，以便在清洗数据、离群值检测等场景下使用。