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？
Pandas Dataframe是Python中一个强大的数据处理库，用于处理和分析结构化数据。要检查列中数值的符号并删除负号，并在发生这种情况时创建另一列，可以使用以下步骤：
- 导入必要的库和模块：
import pandas as pd- 创建一个示例的Dataframe：
data = {'A': [1, -2, 3, -4, 5],
'B': [-6, 7, -8, 9, -10]}
df = pd.DataFrame(data)- 使用apply函数和lambda表达式来检查列中数值的符号，并删除负号：
df['A'] = df['A'].apply(lambda x: abs(x))- 创建另一列来标记原始列是否为负数：
df['A_negative'] = df['A'].apply(lambda x: True if x < 0 else False)完整的代码如下：
import pandas as pd
data = {'A': [1, -2, 3, -4, 5],
'B': [-6, 7, -8, 9, -10]}
df = pd.DataFrame(data)
df['A'] = df['A'].apply(lambda x: abs(x))
df['A_negative'] = df['A'].apply(lambda x: True if x < 0 else False)
print(df)这样，你就可以得到一个新的Dataframe，其中列'A'中的负号已被删除，并且有一个新的列'A_negative'来标记原始列是否为负数。
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