读取csv文件

return,risk
-0.10794532565671205,1.0574075146116584
-0.10794532565671205,1.0574075146116584
-0.1078841710253954,1.0490424874362394
-0.1075378902425766,1.0319287840521096
-0.10673042406487465,1.009361750105368
-0.10633755555784702,0.993776650883001
-0.10553665149611234,0.9693599337237065
-0.10478058768612147,0.956836493062209
...

文件1.csv的内容如上，第一行表明了两列分别为return和risk，现在想读取文件的内容，并将return变为正数，然后删除变为正数后的return>0.1所对应的那一整行数据(即同时删除那一行的return和对应的risk)

要实现这个目标，可以使用Python编程语言，并借助于一些库来完成任务。下面是步骤和代码示例。

# 1. 安装必要的库
# 确保已经安装了 pandas 这个数据处理库。如果未安装，可以通过以下命令进行安装：
pip install pandas

# 2.读取CSV文件
# 利用panda的read_csv函数读取文件
import pandas as pd 

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('file1.csv')


# 3. 将return列的值变为正数
# 使用panda的abs函数将return 列中的数值转为正数
# 将return列的数值转为正数
df['return'] = df['return'].abs()

# 4.删除return>0.1的行
# 用pandas的drop函数删除满足条件的行
# 删除return > 0.1的行
df = df[df['return'] <= 0.1]

# 5.保存修改后的DataFrame 
# 可以使用Panda的to_csv函数将修改后的数据保存到一个新的CSV文件中
# 保存到新的CSV文件
df.to_csv('modified_file1.csv', index=False)

将上面所有代码整合到一起：

import pandas as pd 

df = pd.read_csv('file1.csv')

df['return'] = df['return'].abs()

df = df[df['return'] <= 0.1]

df.to_csv('modified_file1.csv', index=False)

运行这段代码后，您将得到一个名为“修改后的文件1.csv”的CSV文件，其中包含了经过处理后的数据。这个文件中不包含 return 大于0.1的行，同时对应的 risk 也已被删除。

modified_file1.csv内容为:
注意，这里的return是正数了，因为在上面的代码中，把所有的return都取正数了

return,risk
0.0106596524417087,0.0045547422830136
0.0087534930373735,0.0028851576649661
0.0068927864474536,0.0017829247379742
0.0045545676404427,0.0009483693847622
0.0023046910087718,0.000343327342213
0.0001434008412786,2.172775902787508e-06