Pandas 序列abs()
方法
原文:https://www.studytonight.com/pandas/pandas-series-abs-method
在本教程中,我们将讨论和学习 Pandas 的Series.abs()
方法。通过使用这种方法,我们可以找到任何数字的绝对值,当这种方法应用于Series
时,它返回由元素绝对值组成的数列。
该方法适用于只有数值的元素,对于复杂输入,绝对值为a2+b2
。
下面是Series.abs()
方法的语法。
句法
abs(x)
这里,参数x
可以是任意数字,可以是正的或负的零。此方法将返回正零。
示例:获取数列的绝对值
让我们将此方法应用于 Series 并获取绝对值,其代码片段如下。
#importing pandas as pd
import pandas as pd
#creating Series
s = pd.Series([12,-0.25,-54])
print("-----Series-----")
print(s)
print("-------------------")
print(abs(s))
-系列- 0 12.00 1-0.25 2-54.00 dtype:float 64 - 0 12.00 1 0.25 2 54.00 dtype:float 64
示例:获取string
的绝对值时键入错误
正如我们之前讨论的Series.abs()
方法只适用于数字元素。在本例中,我们试图获得包含string
元素和Series.abs()
引发类型错误的序列的绝对值。见下面的例子。
#importing pandas as pd
import pandas as pd
#creating Series
s = pd.Series(['a','2','-0.32'])
print(abs(s))
类型错误:abs():字符串的操作数类型不正确
示例:获取数据帧的绝对值
这里,在这个例子中,我们将得到由复数组成的数列元素的绝对值。对于复杂输入,绝对值将为?a2+b2
Series.abs()
方法仅返回数字的幅度部分。
#importing pandas as pd
import pandas as pd
#creating Series
s = pd.Series([2.1 + 1j,-20,-11])
print("-----Series-----")
print(s)
print("-------------------")
print(abs(s))
-系列- 0 2.100000+1.00000j 1-20.000000+0.000000j 2-11.000000+0.00000j dtype:complex 128 - 0 2.325941 1 20.000000 2 11.00000
结论
在本教程中,我们了解了数据帧的abs()
方法。我们学习了Series.abs()
方法的语法和参数,并解决了不同的例子,以更好地理解这个话题。