[Python] df.clip() / np.clip / torch.clamp()

□ Pandas 의 df.clip()

Pandas 의 clip() 메서드는 DataFrame 이나 Series 의 값을 제한하는 데 사용

• 데이터 정리 및 이상치(outlier) 처리에 유용

"""
DataFrame.clip(lower=None, upper=None, axis=None, inplace=None)
"""
import pandas as pd

data = {'A': [1, 5, 10, 15], 'B': [20, 25, 5, 0]}
df = pd.DataFrame(data)
print(f"원본 DataFrame:\n{df}")

# DataFrame의 값을 5와 10 사이로 클리핑
clipped_df = df.clip(lower=5, upper=10)
print(f"\n클리핑된 DataFrame:\n{clipped_df}")

 (출처 : 구글 제미나이)

□ Numpy 의 np.clip()

• 배열의 모든 요소에 동일한 제한 적용

"""
numpy.clip(a, a_min, a_max, out=None)
"""

import numpy as np

# 원본 배열 생성
arr = np.array([1, 5, 10, 15, 20])
print(f"원본 배열: {arr}")

# 5와 15 사이로 클리핑
clipped_arr = np.clip(arr, 5, 15)
print(f"클리핑된 배열: {clipped_arr}") 

# 출력:
# 원본 배열: [ 1  5 10 15 20]
# 클리핑된 배열: [ 5  5 10 15 15]

(출처 : 구글 제미나이)

□ PyTorch 의 torch.clamp()

• 텐서의 값을 지정된 범위로 제한

"""
torch.clamp(input, min=None, max=None, out=None)
"""
import torch

x = torch.randn(4)
print(f"원본 텐서: {x}")

# 텐서의 값을 -0.5와 0.5 사이로 제한
clipped_x = torch.clamp(x, min=-0.5, max=0.5)
print(f"클리핑된 텐서: {clipped_x}")

(출처 : 구글 제미나이)