计算df中每个数值列的负值分布

可以通过以下步骤实现：

首先，导入所需的库和模块，例如pandas和numpy：

import pandas as pd
import numpy as np

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")

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'])

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)

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。

对于云计算领域的相关知识，以下是一些常见名词的概念、分类、优势、应用场景以及腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

云计算（Cloud Computing）：
- 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。
- 腾讯云产品介绍

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。
- 腾讯云容器服务介绍
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）。
- 腾讯云区块链服务介绍

请注意，以上只是一些常见的名词和相关产品，云计算领域非常广泛且不断发展，还有许多其他名词和产品值得深入了解。