Python是进行数据分析的一种出色语言，主要是因为以数据为中心的python软件包具有奇妙的生态系统。 Pandas是其中的一种，使导入和分析数据更加容易。
Pandas dataframe.clip_upper()用于在指定的输入阈值处修整值。我们使用此功能将高于输入值阈值的所有值修整为指定的输入值。
用法： DataFrame.clip_upper(threshold, axis=None, inplace=False)
参数：
threshold:浮动或数组
float：将每个值与阈值进行比较。
array-like：阈值的形状应与被比较的对象匹配。当self为Series时，阈值应为长度。当self是DataFrame时，阈值应为2-D，并且对于axis = None，其形状应与self相同，或者为1-D，且长度与要比较的轴相同。
axis:沿给定轴将对象与阈值对齐。
inplace:是否对数据执行适当的操作。
返回：剪切：与输入类型相同
范例1：采用clip_upper()用于将数据帧的值修整到给定阈值以上的功能。
importing pandas as pd
import pandas as pd
Creating a dataframe using dictionary
df = pd.DataFrame({“A”:[-5, 8, 12, -9, 5, 3],
“B”:[-1, -4, 6, 4, 11, 3],
“C”:[11, 4, -8, 7, 3, -2]})
Printing the data frame for visualization
df
现在，将所有大于8的值修剪为8。
Clip all values below 2
df.clip_upper(8)
输出：
范例2：采用clip_upper()用于将 DataFrame 中的值裁剪为该 DataFrame 中每个单元格具有特定值的功能。
为此，我们可以使用numpy数组，但是数组的形状必须与 DataFrame 的形状相同。
importing pandas as pd
import pandas as pd
Creating a dataframe using dictionary
df = pd.DataFrame({“A”:[-5, 8, 12, -9, 5, 3],
“B”:[-1, -4, 6, 4, 11, 3],
“C”:[11, 4, -8, 7, 3, -2]})
upper limit for each individual column element.
limit = np.array([[10, 2, 8], [3, 5, 3], [2, 4, 6],
[11, 2, 3], [5, 2, 3], [4, 5, 3]])
Print upper_limit
limit
现在将这些限制应用于 DataFrame 。
applying different limit value
for each cell in the dataframe
df.clip_upper(limit)
输出：
每个单元格值均已根据所应用的相应上限进行修整。
Original: https://blog.csdn.net/weixin_33595935/article/details/114410504
Author: 后重
Title: python中upper用法_Python Pandas dataframe.clip_upper()用法及代码示例
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