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Pandas2.2 DataFrame
Computations descriptive stats
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| DataFrame.abs() | 用于返回 DataFrame 中每个元素的绝对值 |
pandas.DataFrame.abs()
pandas.DataFrame.abs() 方法用于返回 DataFrame 中每个元素的绝对值。该方法适用于包含数值型数据的 DataFrame，对负数取正，正数保持不变。
一、方法签名
DataFrame.abs()
参数说明：
- 无参数。
返回值：
- 返回一个新的 DataFrame，其形状与原 DataFrame 相同，其中每个元素是原元素的绝对值。
二、示例及结果
示例1：基本使用
import pandas as pddf = pd.DataFrame({'A': [-1, -2, 3],'B': [4, -5, -6]
})result = df.abs()
print(result)
输出：
A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
解释：
- 所有负数被转换为正数，正数保持不变。
示例2：包含浮点数和负零
df = pd.DataFrame({'X': [-0.1, 2.5, -3.7],'Y': [0, -10.3, 15.2]
})result = df.abs()
print(result)
输出：
X Y
0 0.1 0.0
1 2.5 10.3
2 3.7 15.2
解释：
- 浮点数的绝对值也被正确计算。
-0.0被转换为0.0。
示例3：处理 NaN 值
import numpy as npdf = pd.DataFrame({'P': [-1, np.nan, 3],'Q': [np.nan, -5, -6]
})result = df.abs()
print(result)
输出：
P Q
0 1.0 NaN
1 NaN 5.0
2 3.0 6.0
解释：
NaN值保持不变，不会参与计算。
三、适用场景
| 场景 | 描述 |
|---|---|
| 数据清洗 | 将负值统一转为正值，如温度、误差等数据。 |
| 特征工程 | 在机器学习中构造新特征时，去除符号影响。 |
| 统计分析 | 计算偏差、误差等指标时，仅关注大小不关心方向。 |
四、注意事项
- 只能作用于数值型列（int、float），非数值类型列会被忽略或抛出错误。
- 不会修改原始 DataFrame，而是返回一个新的对象。
- 对
NaN值不做处理，保留原样。
五、总结
| 特性 | 描述 |
|---|---|
| 功能 | 返回 DataFrame 每个元素的绝对值 |
| 适用类型 | 数值型（int、float） |
| NaN 处理 | 保留原值 |
| 是否修改原数据 | 否，返回新 DataFrame |
abs() 是一个简单但实用的方法，常用于数据预处理和特征工程中，帮助消除数值的符号影响。