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python - Pandas Dataframe - 如何检查列中数值的符号，如果为负则删除符号并在发生这种情况时创建另一列？

问题描述

Python 3.8，使用熊猫。

我正在尝试从熊猫数据框列“DATA”中的负数中删除符号以保留幅度，即所有值都是正数。本质上，将一列中的值乘以 -1，但仅当它为负时。这是容易的一点。然后在已反转的数据框中创建一条记录。所以在这种情况下，创建另一个名为“Tubes Inverted”的列

 #Check sign and create a column recording if this has been inverted. 
            num = df['DATA']._get_numeric_data()
            if num < 0:
                df['Tubes Inverted'] = "Yes"
            else:
                df['Tubes Inverted'] = "No"
            num[num < 0] = num*-1

这里的问题是我正在尝试确定一个系列的真值，这是模棱两可且无法工作的，所以我尝试了：

            num = df['DATA']._get_numeric_data()
            for i in num:
                if i < 0:
                    df['Tubes Inverted'] = "Yes"
                else:
                    df['Tubes Inverted'] = "No"
            num[num < 0] = num*-1

但后来我认为这只是它正在测试的数据的索引位置，而不是数据本身。

必须有一个更优雅和pythonic的解决方案！

标签： pythonpandasdataframespydermagnitude

解决方案

你在这里有两个要求，你也不需要循环：

np.where首先，在检查条件后使用创建一个条件列：

df['Tubes Inverted'] = np.where(df['DATA']<0,"Yes","No")

然后使用series.abs()您可以转换为列的绝对值DATA。

df['DATA'] = df['DATA'].abs()

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