计算df中每个数值列的负值分布

可以通过以下步骤实现：

1. 首先，导入所需的库和模块，例如pandas和numpy：

import pandas as pd
import numpy as np

1. 读取数据集，假设数据集存储在名为df的DataFrame中：

df = pd.read_csv("your_dataset.csv")

1. 创建一个新的DataFrame，用于存储每个数值列的负值分布：

negative_dist = pd.DataFrame(columns=['Column', 'Negative Count', 'Negative Percentage'])

1. 遍历df中的每一列，判断是否为数值列，并计算负值分布：

for column in df.columns:
    if df[column].dtype in [np.int64, np.float64]:
        negative_count = df[df[column] < 0][column].count()
        negative_percentage = (negative_count / len(df)) * 100
        negative_dist = negative_dist.append({'Column': column, 'Negative Count': negative_count, 'Negative Percentage': negative_percentage}, ignore_index=True)

1. 打印每个数值列的负值分布：

print(negative_dist)

以上代码将计算df中每个数值列的负值分布，并将结果存储在名为negative_dist的DataFrame中。每一行包含列名、负值数量和负值占比。

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   • 概念：通过互联网提供计算资源和服务的一种模式。
   • 分类：公有云、私有云、混合云。
   • 优势：灵活性、可扩展性、成本效益、高可用性。
   • 应用场景：网站托管、数据存储与备份、大数据分析、人工智能等。
   • 腾讯云产品：云服务器（CVM）、云数据库（CDB）、云存储（COS）、人工智能（AI）等。
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• 云原生（Cloud Native）：
  • 概念：一种构建和运行应用程序的方法，利用云计算的优势，如弹性、可扩展性和容错性。
  • 分类：容器化、微服务架构、自动化管理。
  • 优势：高可用性、快速部署、弹性伸缩、持续交付。
  • 应用场景：云原生应用开发、DevOps实践、大规模分布式系统。
  • 腾讯云产品：容器服务（TKE）、云原生数据库（TDSQL）等。
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• 区块链（Blockchain）：
  • 概念：一种去中心化的分布式账本技术，用于记录交易和数据。
  • 分类：公有链、私有链、联盟链。
  • 优势：去中心化、不可篡改、高安全性、透明性。
  • 应用场景：数字货币、供应链管理、智能合约、身份验证等。
  • 腾讯云产品：区块链服务（BCS）。
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