python - 用于突出显示特定列的 Pandas 样式功能

Question

我一直在尝试编写一个与 pandas 一起使用的函数style。我想突出显示我在参数中指定的特定列。这不是很优雅，但是例如：

data =  pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), columns=list('ABC'))

def highlight_cols(df, cols, colcolor = 'gray'):
    for col in cols:
        for dfcol in df.columns:
            if col == cols:
                color = colcolor
    return ['background-color: %s' % color]*df.shape[0]

然后调用：

data.style.apply(highlight_cols(cols=['B','C']))

我收到一个错误： 'Series' object has no attribute 'columns'

我想我从根本上不太了解样式器是如何调用apply函数的。

Answer 1

我认为您可以将切片Styles用于选择列B，C然后Styler.applymap用于元素样式。

import pandas as pd
import numpy as np

data =  pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), columns=list('ABC'))
#print (data)

def highlight_cols(s):
    color = 'grey'
    return 'background-color: %s' % color

data.style.applymap(highlight_cols, subset=pd.IndexSlice[:, ['B', 'C']])

如果您想要更多颜色或更灵活，请使用Styler.apply(func, axis=None)，该函数必须返回DataFrame具有相同索引和列标签的 a：

import pandas as pd
import numpy as np

data =  pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), columns=list('ABC'))
#print (data)

def highlight_cols(x):
    #copy df to new - original data are not changed
    df = x.copy()
    #select all values to default value - red color
    df.loc[:,:] = 'background-color: red'
    #overwrite values grey color
    df[['B','C']] = 'background-color: grey'
    #return color df
    return df    

data.style.apply(highlight_cols, axis=None)

Answer 2

您可以更动态地执行此操作：

data =  pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), columns=list('ABC'))

# dictionary of column colors
coldict = {'A':'grey', 'C':'yellow'}

def highlight_cols(s, coldict):
    if s.name in coldict.keys():
        return ['background-color: {}'.format(coldict[s.name])] * len(s)
    return [''] * len(s)

data.style.apply(highlight_cols, coldict=coldict)