Verificación de rangos numéricos

• Ultima actualización: Mar 6, 2023 | YouTube

import pandas as pd

pd.__version__

'1.5.2'

Opciones

• Borrado del registro.

• Conversión a nulo.

• Corrección al máximo o mínimo.

• Imputación como si fuere un valor nulo.

• Actualización a un valor preestablecido.

%%writefile /tmp/data.csv
personId,rangecol
1,1
2,3
3,2
4,10
5,0
6,1
7,10
8,9

Overwriting /tmp/data.csv

Los valores de la columna rangecol están restringidos al rango [1, 2, 3].

df = pd.read_csv("/tmp/data.csv")

#
# registros que no cumplen la restricción.
#
df[(df.rangecol < 1) | (df.rangecol > 3)].rangecol

3    10
4     0
6    10
7     9
Name: rangecol, dtype: int64

#
# Se convierten valores > 3 a 3 y valoes < 1 a 1
#
df.rangecol[df.rangecol > 3] = 3
df.rangecol[df.rangecol < 1] = 1
df

	personId	rangecol
0	1	1
1	2	3
2	3	2
3	4	3
4	5	1
5	6	1
6	7	3
7	8	3

df = pd.read_csv("/tmp/data.csv")

#
# Borrado de registros que no están en el rango
# mediante selección
#
df = df[(df.rangecol >= 1) & (df.rangecol <= 3)]
df

	personId	rangecol
0	1	1
1	2	3
2	3	2
5	6	1

df = pd.read_csv("/tmp/data.csv")

#
# Borrado de registros que no están en el rango
# usando la función drop()
#
df.drop(
    df[(df.rangecol < 1) | (df.rangecol > 3)].index,
    inplace=True,
)
df

	personId	rangecol
0	1	1
1	2	3
2	3	2
5	6	1