Метод clip
Метод clip применяется к DataFrame
и заменяет все значения, выходящие за заданные границы,
на соответствующие граничные значения. Первым параметром
можно передать нижнюю границу lower, вторым -
верхнюю upper. Если параметр не указан,
ограничение не применяется.
Синтаксис
df.clip(lower=None, upper=None, axis=None, inplace=False)
Пример
Давайте ограничим значения таблицы снизу числом 3:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'a': [1, 2, 3, 4, 5],
'b': [0, 2, 4, 6, 8]
})
print(df.clip(lower=3))
Результат выполнения кода:
a b
0 3 3
1 3 3
2 3 4
3 4 6
4 5 8
Пример
Давайте ограничим значения таблицы сверху числом 4:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'a': [1, 2, 3, 4, 5],
'b': [0, 2, 4, 6, 8]
})
print(df.clip(upper=4))
Результат выполнения кода:
a b
0 1 0
1 2 2
2 3 4
3 4 4
4 4 4
Пример
Давайте ограничим значения таблицы одновременно снизу и сверху:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'a': [1, 2, 3, 4, 5],
'b': [0, 2, 4, 6, 8]
})
print(df.clip(lower=2, upper=5))
Результат выполнения кода:
a b
0 2 2
1 2 2
2 3 4
3 4 5
4 5 5
Пример
Давайте изменим исходную таблицу с помощью параметра inplace:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'a': [1, 2, 3, 4, 5],
'b': [0, 2, 4, 6, 8]
})
df.clip(lower=2, upper=4, inplace=True)
print(df)
Результат выполнения кода:
a b
0 2 2
1 2 2
2 3 4
3 4 4
4 4 4
