Метод clip() в Pandas | Обработка данных

Введение

В этом практическом занятии мы узнаем, как использовать метод clip() в библиотеке Pandas для обрезания значений в DataFrame. Метод clip() позволяет нам установить верхние и нижние пороги и присвоить значения за пределами границ граничным значениям. Это может быть полезно, когда мы хотим ограничить диапазон значений в нашем DataFrame.

Советы по работе с ВМ

После запуска ВМ нажмите в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.

Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook не загрузится полностью. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.

Если вы сталкиваетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.

Импортируем библиотеку pandas и создаем DataFrame

Сначала импортируем библиотеку pandas и создадим DataFrame.

import pandas as pd

## Создаем словарь с некоторыми примерами данных
data = {'col_1': [9, -3, 0, -1, 12], 'col_2': [-2, -7, -6, 8, -5]}

## Создаем DataFrame из словаря
df = pd.DataFrame(data)

Отобразим исходный DataFrame

Покажем исходный DataFrame, чтобы увидеть значения перед применением метода clip().

print("------DataFrame--------")
print(df)

Используем метод `clip()` с верхним порогом

Теперь используем метод clip() для обрезания значений по верхнему порогу. Это означает, что любые значения выше указанного верхнего порога будут установлены в значение порога.

## Обрезаем значения по верхнему порогу в 6
clipped_df = df.clip(upper=6)

print("------После обрезания DataFrame--------")
print(clipped_df)

Используем метод `clip()` с нижним порогом

Далее используем метод clip() для обрезания значений по нижнему порогу. Это означает, что любые значения ниже указанного нижнего порога будут установлены в значение порога.

## Обрезаем значения по нижнему порогу в -1
clipped_df = df.clip(lower=-1)

print("------После обрезания DataFrame--------")
print(clipped_df)

Используем метод `clip()` с верхним и нижним порогами

Наконец, используем метод clip() для обрезания значений по верхнему и нижнему порогам. Это означает, что любые значения выше верхнего порога будут установлены в значение верхнего порога, а любые значения ниже нижнего порога будут установлены в значение нижнего порога.

## Обрезаем значения по нижнему порогу в -1 и верхнему порогу в 6
clipped_df = df.clip(-1, 6)

print("------После обрезания DataFrame--------")
print(clipped_df)

Резюме

В этом практическом занятии мы узнали, как использовать метод clip() из библиотеки Pandas для обрезания значений в DataFrame. Мы увидели, как можно установить верхние и нижние пороги, чтобы ограничить диапазон значений в DataFrame. Это может быть полезно при задачах очистки и обработки данных.

Метод clip() для DataFrame в Pandas