python中熊猫系列的地板或天花板？
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Floor or ceiling of a pandas series in python?
提问by wolfsatthedoor
I have a pandas series series. If I want to get the element-wise floor or ceiling, is there a built in method or do I have to write the function and use apply? I ask because the data is big so I appreciate efficiency. Also this question has not been asked with respect to the Pandas package.
我有一个熊猫系列series。如果我想获得按元素划分的地板或天花板，是否有内置方法，还是必须编写函数并使用应用程序？我问是因为数据很大，所以我很欣赏效率。也没有就 Pandas 包提出这个问题。
采纳答案by Alex Riley
You can use NumPy's built in methods to do this: np.ceil(series)or np.floor(series).
您可以使用 NumPy 的内置方法来执行此操作：np.ceil(series)或np.floor(series).
Both return a Series object (not an array) so the index information is preserved.
两者都返回一个 Series 对象（不是数组），因此保留了索引信息。
回答by Jivan
You could do something like this using NumPy's floor, for instance, with a dataframe:
你可以使用 NumPy 的 floor 来做这样的事情，例如，使用dataframe：
floored_data = data.apply(np.floor)
Can't test it right now but an actual and working solution might not be far from it.
现在无法对其进行测试，但实际可行的解决方案可能离它不远。
回答by wolfsatthedoor
I am the OP, but I tried this and it worked:
我是 OP，但我试过了，它奏效了：
np.floor(series)
回答by jpp
clip_lower/ clip_upper
clip_lower/ clip_upper
With Pandas, you can set a floor via clip_loweror ceiling via clip_upper:
使用 Pandas，您可以通过以下方式设置地板clip_lower或天花板clip_upper：
s = pd.Series([-1, 0, -5, 3])
print(s.clip_lower(0))
# 0 0
# 1 0
# 2 0
# 3 3
# dtype: int64
print(s.clip_upper(0))
# 0 -1
# 1 0
# 2 -5
# 3 0
# dtype: int64
clip
clip
pd.Series.clipsupports more generalised functionality, e.g. applying and flooring a ceiling simultaneously, e.g. s.clip(-1, 1).
pd.Series.clip支持更通用的功能，例如同时应用和铺设天花板，例如s.clip(-1, 1)。
