在Python的数据分析库pandas中，求绝对值的操作可以通过多种方式进行，以下是一些常见的方法：

1、使用numpy的abs函数

pandas是基于numpy的，因此可以直接使用numpy的abs函数来计算DataFrame或Series的绝对值，这种方法适用于任何形状的数组，包括一维数组、二维数组和多维数组。

如果你有一个名为df的DataFrame，你可以这样计算每一列的绝对值：

df_abs = df.abs()

这将返回一个新的DataFrame，其中每一列的值都是其绝对值。

2、使用applymap函数

applymap函数可以对DataFrame或Series中的每个元素应用一个函数，这对于处理标量值（如数字）非常有用。

如果你有一个名为s的Series，你可以这样计算其绝对值：

s_abs = s.apply(abs)

这将返回一个新的Series，其中每个元素的值都是其绝对值。

3、使用numpy的vectorize函数

numpy的vectorize函数可以将一个接受标量输入并产生标量输出的函数转换为一个接受数组输入并产生数组输出的函数，这对于处理大型数组非常有用。

如果你有一个名为f的函数，它接受一个数字并返回其绝对值，你可以这样将f转换为一个可以接受数组输入的函数：

vf = np.vectorize(f)

你可以使用vf来对DataFrame或Series中的每个元素计算绝对值：

df_abs = vf(df)

这将返回一个新的DataFrame，其中每一列的值都是其绝对值。

4、使用lambda函数

lambda函数是一种匿名函数，它可以在一行代码中定义一个简单的函数，这对于简单的操作非常有用。

如果你有一个名为df的DataFrame，你可以这样计算每一列的绝对值：

df_abs = df.applymap(lambda x: abs(x))

这将返回一个新的DataFrame，其中每一列的值都是其绝对值。

5、使用math库的fabs函数

pandas也提供了一个名为fabs的函数，它可以计算标量的绝对值，这个函数只适用于标量值，不适用于数组，它通常只在需要对单个数值进行操作时使用。

如果你有一个名为x的标量值，你可以这样计算其绝对值：

x_abs = pd.fabs(x)

归纳一下，pandas提供了多种方法来计算绝对值，包括使用numpy的abs函数、applymap函数、vectorize函数、lambda函数和pd.fabs函数，这些方法各有优缺点，可以根据具体的需求和数据类型选择合适的方法。