将df.iloc[1:2,1:2]数值求绝对值

可以使用`df.iloc[1:2, 1:2].applymap(abs)`来将`df`中第2行第2列的元素取绝对值。这里使用`iloc`方法选取行和列的位置，然后应用`applymap`方法对这个位置的元素进行操作。示例代码如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [-1, 2, -3], 'B': [4, -5, 6], 'C': [7, 8, -9]})

abs_values = df.iloc[1:2, 1:2].applymap(abs)

print(abs_values)

输出结果为：

   B
1  5

在这个例子中，`iloc[1:2, 1:2]`选取了第2行第2列的元素，然后`applymap(abs)`将这个元素取绝对值，返回一个新的DataFrame对象`abs_values`。

相关问题

将df.iloc[1:2,1:2]数值求绝对值，返回一个df_1,df_1.iloc[1:2,1:2]=df.iloc[1:2,1:2],其余与df相同

可以使用`df.copy()`方法创建一个`df`的副本`df_1`，然后使用`df_1.iloc[1:2,1:2] = df.iloc[1:2,1:2].applymap(abs)`将`df_1`中第2行第2列的元素取绝对值，并将结果赋值回原来的位置。示例代码如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [-1, 2, -3], 'B': [4, -5, 6], 'C': [7, 8, -9]})

df_1 = df.copy()

df_1.iloc[1:2, 1:2] = df.iloc[1:2, 1:2].applymap(abs)

print("df:")
print(df)

print("df_1:")
print(df_1)

输出结果为：

df:
   A  B  C
0 -1  4  7
1  2 -5  8
2 -3  6 -9
df_1:
   A  B  C
0 -1  4  7
1  2  5  8
2 -3  6 -9

在这个例子中，`df.copy()`方法创建了一个`df`的副本`df_1`，然后`df_1.iloc[1:2, 1:2] = df.iloc[1:2, 1:2].applymap(abs)`将`df_1`中第2行第2列的元素取绝对值，并将结果赋值回原来的位置。注意，这种方法不会修改原始的DataFrame对象`df`。

将df.iloc[1:2,1:2]数值求绝对值，直接修改df。

可以使用`df.iloc[1:2, 1:2] = df.iloc[1:2, 1:2].applymap(abs)`来将`df`中第2行第2列的元素取绝对值，并直接修改`df`。这里使用`iloc`方法选取行和列的位置，然后应用`applymap`方法对这个位置的元素进行操作，并将结果赋值回原来的位置。示例代码如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [-1, 2, -3], 'B': [4, -5, 6], 'C': [7, 8, -9]})

df.iloc[1:2, 1:2] = df.iloc[1:2, 1:2].applymap(abs)

print(df)

输出结果为：

   A  B  C
0 -1  4  7
1  2  5  8
2 -3  6 -9

在这个例子中，`iloc[1:2, 1:2]`选取了第2行第2列的元素，然后`applymap(abs)`将这个元素取绝对值，并将结果赋值回原来的位置。注意，这种方法直接修改了原始的DataFrame对象`df`。