Python Pandas Panel.clip()

在Pandas中，面板是一个非常重要的三维数据的容器。3个轴的名称是为了给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，提供一些语义上的意义。

Panel.clip()函数用于修剪输入阈值的数值。阈值可以是单数，也可以是类似数组的。

语法: Panel.clip(lower=None, upper=None, axis=None, inplace=False, *args, **kwargs)

参数: 参数:
lower :最小阈值。所有低于这个阈值的值都将被设置为它。
upper :最大阈值。所有高于这个阈值的值都将被设置为它。
axis : 沿着给定的轴线将对象的下部和上部对齐。
inplace :是否对数据进行就地操作。

返回： [系列或数据框架] 与调用对象的类型相同，并替换了剪辑边界以外的值。

代码#1：使用from_dict()创建一个面板。

# 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)

输出:

代码#2：使用clip()函数

# 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['b'], '\n')
  
  
df2 = pd.DataFrame({'b': [11, 12, 13]})
print(panel['b'].clip(df2['b'], axis = 0))

输出:

代码#3：使用clip()函数

# importing pandas module 
import pandas as pd 
import numpy as np
  
df1 = pd.DataFrame({'a': ['Geeks', 'For', 'geeks', 'real'], 
                    'b': [-11, +1.025, -114.48, 1333]})
                      
data = {'item1':df1, 'item2':df1}
  
# creating Panel 
panel = pd.Panel.from_dict(data, orient ='minor')
  
print(panel['b'], '\n')
  
print(panel['b'].clip(-4, 6))

输出: