今回は、Pythonのabs()関数をNumPyやPandasなどの様々なモジュールと一緒に公開します。
Python abs() 関数入門
Pythonには、数学的・統計的な操作を行うための膨大な数の関数が組み込まれています。
その1つがPythonのabs()関数です。
abs()関数は、引数として渡された入力の絶対値を返します。
符号を考慮することなく、入力の実際の値を返します。
abs()関数は、引数として数値を1つだけ受け取り、その数値の絶対値の大きさを返します。
- 入力が
integerまたはfloat型の場合、abs() 関数は絶対的な大きさ/値を返します。 - 入力が
complex numberの場合、abs() 関数は数値の大きさの部分のみを返します。
構文は以下の様な感じです。
abs(number)
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- 入力が複素数の場合、abs()関数はその大きさだけを返します。
例えば、以下の様になります。
num = -25.78
print("Absolute value:",abs(num))
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結果は、以下の通りになります。
Absolute value: 25.78
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この記事もチェック：Pythonのcomplex関数を使って複素数を生成する方法
Pandas DataFrame.abs() 関数
Python Pandas モジュールには、データセットのデータフレームの特定のデータ変数/カラムに存在するすべてのデータ値の絶対値を計算する DataFrame.abs() 関数 が組み込まれています。
構文は以下の様な感じです。
DataFrame['column_name'].abs()
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入力データセット:
入力データセット:
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.read_csv("C:/marketing_tr.csv")
data.head(10)
data['cons.conf.idx'].abs()
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例えば、以下の様になります。
0 42.0
1 42.7
2 36.4
3 42.7
4 46.2
...
7409 36.4
7410 42.7
7411 46.2
7412 42.0
7413 36.4
Name: cons.conf.idx, Length: 7414, dtype: float64
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上記のコードでは、データセットをインポートして環境に読み込むために pandas.read_csv() 関数 を使っています。
DataFrame.head(n)関数`は、実際にデータセットの最初の’n’個の値を表しています。
さらに、abs()関数を使用して、列 ‘cons.conf.idx’ の絶対値を求めています。
結果は以下の通りです。
numpy.absolute(array) |
この記事もチェック：Pythonでinput関数を使ってユーザーからの標準入力を変数に格納する方法
Python numpy.absolute()関数
Python NumPy モジュールには、渡された配列要素の絶対値を取得するための numpy.absolute() 関数 があります。
構文は以下の通りです。
import numpy as np
arr = [10, -20, 30, -40]
abs_res = np.absolute(arr)
print("The absolute values of the array elements:",abs_res)
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例えば、以下の様になります。
The absolute values of the array elements: [10 20 30 40]
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結果は以下の通りです。
まとめ
以上、今回はPythonのabs()関数をNumPyとPandasモジュールで実装する方法を理解しました。