Pandas DataFrame の abs メソッド：絶対値の力を解き放つ

はじめに

この実験では、pandas ライブラリの DataFrame.abs() メソッドについて学びます。このメソッドは、DataFrame の各要素の絶対値を求めるために使用されます。

VM の起動が完了したら、左上隅をクリックして ノートブック タブに切り替え、Jupyter Notebook を使って練習しましょう。

時々、Jupyter Notebook が読み込み完了するまで数秒待つ必要がある場合があります。Jupyter Notebook の制限により、操作の検証を自動化することはできません。

学習中に問題に遭遇した場合は、Labby にお問い合わせください。セッション後にフィードバックを提供してください。そうすれば、迅速に問題を解決します。

まず、pandas ライブラリをインポートする必要があります。これは、次のコードを使用して行うことができます。

import pandas as pd

（注：このコードは、pandas の関数やメソッドを使用する前に実行する必要があります。）

次に、操作対象の DataFrame を作成します。いくつかの数値を持つ DataFrame を作成する例を以下に示します。

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

さて、DataFrame の各要素の絶対値を取得するために abs() メソッドを使用しましょう。abs() メソッドは、絶対値を持つ新しい DataFrame を返します。以下は例です。

df_abs = df.abs()

最後に、元の DataFrame と絶対値の DataFrame の両方を表示して、違いを見てみましょう。以下は例です。

print("-----元の DataFrame-----")
print(df)
print("-----絶対値の DataFrame-----")
print(df_abs)

この実験では、pandas の DataFrame.abs() メソッドについて学びました。このメソッドを使用して、DataFrame の各要素の絶対値を求めました。abs() メソッドは、数値データを扱う際に便利で、データの分析と操作を効果的に行うのに役立ちます。