在pandas DataFrame

Question

我试图设置pandas DataFrame列的最大值。例如：

my_dict = {'a':[10,12,15,17,19,20]}
df = pd.DataFrame(my_dict)

df['a'].set_max(15)

会产生：

    a
0   10
1   12
2   15
3   15
4   15
5   15

但它没有。

找到最大值有一百万个解决方案，但设置最大值...至少我能找到的。

我可以遍历列表，但我怀疑有更快的方法来完成大熊猫。我的列表会显着更长，因此我希望迭代需要相对较长的时间。此外，我希望能够处理NaN的任何解决方案。

Answer 1

我想你可以这样做：

maxVal = 15
df['a'].where(df['a'] <= maxVal, maxVal)      # where replace values with other when the 
                                              # condition is not satisfied

#0    10
#1    12
#2    15
#3    15
#4    15
#5    15
#Name: a, dtype: int64

或者：

df['a'][df['a'] >= maxVal] = maxVal

Answer 2

您可以使用clip。

应用于数据框的所有列：

df.clip(upper=15)

否则应用于所选列here：

df.clip(upper=pd.Series({'a': 15}), axis=1)

Answer 3

从v0.21开始，您可以使用DataFrame.clip_upper：

df.clip_upper(15)

    a
0  10
1  12
2  15
3  15
4  15
5  15

同样，如果只想设置下限，请使用DataFrame.clip_lower。这些方法也可以在Series个对象上使用。