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？

Posted 2023-03-29

【中文标题】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？

【英文标题】：Pandas Dataframe - How do you check the sign of numeric values in a column, remove the sign if negative & create another column if this has happened?

【发布时间】：2021-06-24 15:05:53

【问题描述】：

Python 3.8，使用 Pandas。

我试图从 pandas 数据框列“DATA”中的负数中删除符号，只保留幅度，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。因此，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

这里的问题是我试图确定一个系列的真值，这是模棱两可的，无法工作，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

但是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！

【参考方案1】：

这里有两个要求，这里也不需要循环：

首先，检查条件后使用np.where创建一个条件列：

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

然后使用series.abs() 可以将DATA 列转换为绝对值。

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