在juoyter notebook中直接通过df输出DataFrame时,显示的样式为表格样式,通过sytle可对表格的样式做一些定制,类似excel的条件格式。
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'>
对表格创建样式有两种方式,都需要额外定义一个处理样式的函数
①df.style.applymap(func,*args,**kwargs):对DataFrame中的每一个元素都按照func的逻辑处理
# 将小于0.2的值字体设置为红色,否则设置为黑色 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):对DataFrame的行或列按照func的逻辑处理,axis默认为0按照列处理,1按照行处理。
# 将A、C、D列中的每一列最大值背景颜色填充为黄色 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'])
如果在style中需要同时进行行和列的切片,需要用到pandas的IndexSlice
# 对索引为2-5行,列为A、C、D中的每一列最大值背景颜色填充为黄色 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)也可以实现
## 上一种方法会显示所有的DataFrame内容,然后对满足条件的行和列做格式处理;而后一种方法是只显示满足条件的行和列,再做格式处理
格式化DataFrame中的数值
df = pd.DataFrame(np.random.rand(5,4),columns=['A','B','C','D']) # df.style.format('{:.2%}',subset=['B','C']) #对所有符合条件的采用一种格式format,整个格式用''括起来 df.style.format({'A':'{:.2f}','B':'{:%}','C':'{:+}','D':'{:.2%}'}) #对不同的列采用不同的format,参数为一个字典,key为列名,value为格式 # A、B、C、D列的格式分别为2位小数、百分数、前面加+号,2位小数的百分数
定位空值df.style.highlight_null(null_color='red'),对空值设置背景颜色
对应还有highlight_max()和highlight_min(),参数(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']) # 按行处理,最小值对应颜色表中的最浅色,最大值对应颜色表中的最深色,1表示按行处理
条形图
df = pd.DataFrame(np.random.rand(5,4),columns=['A','B','C','D']) df.style.bar(width=100,subset=['A','C','D'],color='lightpink')
分段式构建样式
df.style.\bar(width=100,subset=['A'],color='lightpink').\highlight_max(axis = 1,color='red').\highlight_min(axis = 1,color='green') #除最后一行,每一行都以.\结尾