蟒蛇|熊猫面板. clip_low()
原文:https://www.geesforgeks.org/python-pandas-pants-panel-clip_low/
在熊猫中，面板是一个非常重要的三维数据容器。三个轴的名称旨在为描述涉及面板数据的操作，特别是面板数据的计量经济学分析提供一些语义含义。
**Panel.clip_lower()**函数用于返回值低于截断阈值的输入副本。
语法:panel.clip_low(阈值，轴=无，在位=假)
参数: 阈值:允许的最小值。低于阈值的所有值都将设置为该值。 浮动:将每个值与阈值进行比较。 阵列状:阈值的形状应该与其比较的对象相匹配。 轴:沿给定轴将自身与阈值对齐。 到位:是否对数据执行到位操作。
返回:与输入类型相同。
代码#1: 使用 from_dict()创建面板
# importing pandas module
import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.DataFrame({'a': ['Geeks', 'For', 'geeks'],
'b': np.random.randn(3)})
data = {'item1':df1, 'item2':df1}
# creating Panel
panel = pd.Panel.from_dict(data, orient ='minor')
print(panel, "\n")
输出:
代码#2: 使用 clip_lower()
# importing pandas module
import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.DataFrame({'a': ['Geeks', 'For', 'geeks'],
'b': np.random.randn(3)})
data = {'item1':df1, 'item2':df1}
# creating Panel
panel = pd.Panel.from_dict(data, orient ='minor')
print(panel, "\n")
print(panel['b'], '\n')
df2 = pd.DataFrame({'b': [11, 12, 13]})
print(panel['b'].clip_lower(df2['b'], axis = 0))
输出:
代码#3:
# creating an empty panel
import pandas as pd
import numpy as np
data = {'Item1' : pd.DataFrame(np.random.randn(7, 4)),
'Item2' : pd.DataFrame(np.random.randn(4, 5))}
pen = pd.Panel(data)
print(pen['Item1'], '\n')
p = pen['Item1'][0].clip_lower(np.random.randn(7))
print(p)
输出:
