Método Abs de DataFrame de Pandas

Introducción

En este laboratorio, aprenderemos sobre el método DataFrame.abs() de la biblioteca pandas. Este método se utiliza para encontrar el valor absoluto de cada elemento en un DataFrame.

Consejos sobre la VM

Una vez finalizada la inicialización de la VM, haga clic en la esquina superior izquierda para cambiar a la pestaña Cuaderno y acceder a Jupyter Notebook para practicar.

A veces, es posible que tenga que esperar unos segundos a que Jupyter Notebook termine de cargar. La validación de las operaciones no se puede automatizar debido a las limitaciones de Jupyter Notebook.

Si tiene problemas durante el aprendizaje, no dude en preguntar a Labby. Deje sus comentarios después de la sesión y lo resolveremos rápidamente para usted.

Importar la biblioteca pandas

Primero, necesitamos importar la biblioteca pandas. Esto se puede hacer con el siguiente código:

import pandas as pd

(Nota: Este código debe ejecutarse antes de utilizar cualquier función o método de pandas.)

Crear un DataFrame

A continuación, crearemos un DataFrame con el que trabajar. Aquí hay un ejemplo de creación de un DataFrame con algunos valores numéricos:

df = pd.DataFrame([[23, -85, -0.25],[2, -1.259, -85]], columns=['A', 'B', 'C'])

Utilizar el método abs()

Ahora, usemos el método abs() para obtener el valor absoluto de cada elemento en el DataFrame. El método abs() devuelve un nuevo DataFrame con los valores absolutos. Aquí hay un ejemplo:

df_abs = df.abs()

Imprimir los DataFrames original y con valores absolutos

Finalmente, imprimamos tanto el DataFrame original como el DataFrame con valores absolutos para ver la diferencia. Aquí hay un ejemplo:

print("-----DataFrame Original-----")
print(df)
print("-----DataFrame con Valores Absolutos-----")
print(df_abs)

Resumen

En este laboratorio, aprendimos sobre el método DataFrame.abs() en pandas. Usamos este método para encontrar el valor absoluto de cada elemento en un DataFrame. El método abs() es útil cuando se trabaja con datos numéricos y puede ayudarnos a analizar y manipular los datos de manera efectiva.