python--pandas样式

环境

• python3.9
• win10 64bit
• pandas==1.2.1

快速了解

先通过一个实例快速了解style的设置方法和效果。

import pandas as pd
import numpy as np
# 构造数据框
np.random.seed(24)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), columns=list('ABCD'))
df.iloc[3, 3] = np.nan
df.iloc[0, 2] = np.nan
df

自定义一个样式函数，用来格式化显示表格中的元素。

def style_func(x)->str:
    # 元素颜色
    color='red' if x>0 else ''
    # 元素字体
    weight='bold' if x>0 else 'normal'
    # 返回样式
    return ';'.join([f'color:{color}',f'font-weight:{weight}'])

对数据框的元素组合应用样式函数。

df.style.bar(subset=['A'],align='mid',color=['#d65f5f', '#5fba7d']).\
    background_gradient(subset=['B']).\
    highlight_null(subset=['C']).\
    applymap(style_func,subset=['D']).\
    format('{:.2f}')

1. 对A列采用柱状图显示，正数为绿色，负数为红色，绝对值越大，柱越长。
2. 对B列采用热力图显示。
3. 对C列高亮缺失值。
4. 对D列应用自定义样式函数，红色加粗显示正数。

样式函数

样式函数的定义是基于CSS的，函数返回值必须是CSS格式的字符串，用;分割不同属性，
每种属性用key:value形式表示。CSS样式设置可参考CSS样式 。

高亮

style自带三种高亮方法，highlight_max,highlight_min,highlight_null可分别高亮最大值，
最小值，空置。

highlight_max/highlight_min参数：

• subset:数据框的切片，用来选择数据框的子集
• color:高亮的颜色
• axis:应用数据框的行(1)或列(0)或全部(None)

# 高亮最大值
df.style.highlight_max()

# 高亮最小值
df.style.highlight_min(subset=['B','C','D'],color='green',axis=1)

highlight_null参数：

• null_color:缺失值高亮的颜色
• subset:数据框的切片，用来选择数据框的子集

# 高亮空值
df.style.highlight_null()

热力图

style的background_gradient方法用来显示表格热力图。

df.style.background_gradient()

# 使用不同的颜色地图
df.style.background_gradient(cmap='Accent')

条形图

style的bar方法用来增加表格内的条形图。

df.style.bar()

正、负数分开显示，设置align为mid,表示居中对齐，color参数第一个为负数颜色，
第二个为正数的颜色。

df.style.bar(align='mid',color=['#d65f5f', '#5fba7d'])

其他

# 保留2位小数，替换缺失值
df.style.format(formatter='{:.2f}',na_rep='FAIL')

# 设置标题
df.style.set_caption('table 1:demo table')

# 隐藏索引
df.style.hide_index()

# 隐藏列
df.style.hide_columns(subset=['A','B'])