Метод abs() для DataFrame в Pandas

Введение

В этом практическом занятии мы узнаем о методе DataFrame.abs() из библиотеки pandas. Этот метод используется для нахождения абсолютного значения каждого элемента в DataFrame.

Советы по работе с ВМ

После запуска виртуальной машины нажмите в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и приступить к практике в Jupyter Notebook.

Иногда может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook полностью загрузится. Проверка операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.

Если вы столкнетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.

Импортируем библиотеку pandas

Во - первых, нам нужно импортировать библиотеку pandas. Это можно сделать с помощью следующего кода:

import pandas as pd

(Примечание: этот код должен быть выполнен перед использованием любых функций или методов pandas.)

Создаем DataFrame

Далее мы создадим DataFrame для работы. Вот пример создания DataFrame с некоторыми числовыми значениями:

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

Используем метод abs()

Теперь давайте используем метод abs(), чтобы получить абсолютное значение каждого элемента в DataFrame. Метод abs() возвращает новый DataFrame с абсолютными значениями. Вот пример:

df_abs = df.abs()

Распечатываем исходный и DataFrame с абсолютными значениями

Наконец, давайте распечатаем и исходный DataFrame, и DataFrame с абсолютными значениями, чтобы увидеть разницу. Вот пример:

print("-----Исходный DataFrame-----")
print(df)
print("-----DataFrame с абсолютными значениями-----")
print(df_abs)

Резюме

В этом практическом занятии мы изучили метод DataFrame.abs() в библиотеке pandas. Мы использовали этот метод для нахождения абсолютного значения каждого элемента в DataFrame. Метод abs() полезен при работе с числовыми данными и может помочь нам эффективно анализировать и манипулировать данными.