pandas之表格樣式

在juoyter notebook中直接經過df輸出DataFrame時，顯示的樣式爲表格樣式，經過sytle可對錶格的樣式作一些定製，相似excel的條件格式。

df = pd.DataFrame(np.random.rand(5,4),columns=['A','B','C','D']) s = df.style print(s,type(s)) #<pandas.io.formats.style.Styler object at 0x000001CD7B409710> <class 'pandas.io.formats.style.Styler'>

 

對錶格建立樣式有兩種方式，都須要額外定義一個處理樣式的函數

①df.style.applymap(func,*args,**kwargs)：對DataFrame中的每個元素都按照func的邏輯處理

# 將小於0.2的值字體設置爲紅色，不然設置爲黑色
df = pd.DataFrame(np.random.rand(5,4),columns=['A','B','C','D']) def lt_red(val): if val<0.2: color = 'red'
    else: color = 'black'
# print(color)
    return ('color:%s'%color) df.style.applymap(lt_red)

②df.style.apply(func,axis=0,subset=**,*args,**kwargs)：對DataFrame的行或列按照func的邏輯處理，axis默認爲0按照列處理，1按照行處理。

# 將A、C、D列中的每一列最大值背景顏色填充爲黃色
def highlight_max(s): is_max = s == s.max() l = [] for v in is_max: if v: l.append('background-color:yellow') else: l.append('') # print(l)
    return l df.style.apply(highlight_max,axis = 1,subset = ['A','C','D'])

       

 

若是在style中須要同時進行行和列的切片，須要用到pandas的IndexSlice

# 對索引爲2-5行，列爲A、C、D中的每一列最大值背景顏色填充爲黃色
df.style.apply(highlight_max,axis=1,subset = pd.IndexSlice[2:5,['A','B','C']]) ## df.loc[2:5,['A','C']].style.apply(highlight_max,axis=1)也能夠實現
## 上一種方法會顯示全部的DataFrame內容，而後對知足條件的行和列作格式處理；然後一種方法是隻顯示知足條件的行和列，再作格式處理

    

 

 格式化DataFrame中的數值

df = pd.DataFrame(np.random.rand(5,4),columns=['A','B','C','D']) # df.style.format('{:.2%}',subset=['B','C']) #對全部符合條件的採用一種格式format，整個格式用''括起來
df.style.format({'A':'{:.2f}','B':'{:%}','C':'{:+}','D':'{:.2%}'}) #對不一樣的列採用不一樣的format，參數爲一個字典，key爲列名，value爲格式 # A、B、C、D列的格式分別爲2位小數、百分數、前面加+號，2位小數的百分數

 

定位空值df.style.highlight_null(null_color='red')，對空值設置背景顏色

對應還有highlight_max()和highlight_min()，參數(subset=None, color='yellow', axis=0)

df = pd.DataFrame(np.random.rand(5,4),columns=['A','B','C','D']) df['B'][2] = np.nan df.style.highlight_null(null_color='red')

 

色彩映射

df = pd.DataFrame(np.random.rand(5,4),columns=['A','B','C','D']) df.style.background_gradient(cmap='Reds',axis = 1,low = 0,high = 1,subset = ['A','C','D']) # 按行處理，最小值對應顏色表中的最淺色，最大值對應顏色表中的最深色，1表示按行處理

 

 條形圖

df = pd.DataFrame(np.random.rand(5,4),columns=['A','B','C','D']) df.style.bar(width=100,subset=['A','C','D'],color='lightpink')

 

分段式構建樣式

df.style.\ bar(width=100,subset=['A'],color='lightpink').\ highlight_max(axis = 1,color='red').\ highlight_min(axis = 1,color='green') #除最後一行，每一行都以.\結尾