绝对值列 pandas - Python

在数据分析和数据科学中，我们经常会遇到需要计算绝对值列的情况。在 Pandas 中，实现这个操作非常简单。

首先，让我们创建一个示例数据集：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, -2, 3, -4],
    'B': [10, 20, -30, -40]
})

我们有一个 DataFrame df，其中包含两列 A 和 B。现在，我们想为这两列创建一个新列，该列包含相应列的绝对值。我们可以使用 Pandas 中的 abs() 函数轻松实现：

df['A_abs'] = df['A'].abs()
df['B_abs'] = df['B'].abs()

这将创建两个新列 A_abs 和 B_abs，它们分别包含 A 和 B 的绝对值。现在，我们的 DataFrame df 将如下所示：

   A   B  A_abs  B_abs
0  1  10      1     10
1 -2  20      2     20
2  3 -30      3     30
3 -4 -40      4     40

我们也可以使用 apply() 函数来实现相同的结果，该函数接受一个函数作为输入，并将其应用于每个元素。我们可以这样做：

df['A_abs'] = df['A'].apply(abs)
df['B_abs'] = df['B'].apply(abs)

这将产生与先前相同的结果。

Pandas 中的绝对值函数 abs() 可应用于 DataFrame，Series 和 NumPy 数组，这使得计算绝对值列变得更加灵活。

以上就是如何用 Pandas 和 Python 计算绝对值列的介绍。希望这篇文章能对您有所帮助！