我正在使用包含客户信息的数据集来试验/学习 Python。
DataFrame 结构如下(这些是组成的记录):
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'left_name' : ['James', 'Mary', 'John', 'Patricia'],
'left_age' : [30, 37, 30, 35],
'right_name' : ['Robert', 'Jennifer', 'Michael', 'Linda'],
'right_age' : [30, 31, 38, 35]})
print(df1)
left_name left_age right_name right_age
0 James 30 Robert 30
1 Mary 37 Jennifer 31
2 John 30 Michael 38
3 Patricia 35 Linda 35
将该transpose
方法应用于df1
,我们得到以下视图:
df2 = df1.T
print(df2)
0 1 2 3
left_name James Mary John Patricia
left_age 30 37 30 35
right_name Robert Jennifer Michael Linda
right_age 30 31 38 35
我的目标是将一些样式应用于df2
. 具体来说,
- 和
left_name
行right_name
应以黄色突出显示; - 和
left_age
行right_age
应以蓝色突出显示。
我在这里发帖之前做了一些研究,并设法通过以下方式突出显示了一个子集:
df2.style.set_properties(subset = pd.IndexSlice[['left_name', 'right_name'], :], **{'background-color' : 'yellow'})
问题是我无法将多种样式组合在一起。如果我添加额外的蓝色left_age
并right_age
使用与上述相同的方法,我会“失去”以前的风格。
理想情况下,我希望有一个函数df2
作为输入并返回样式化的 DataFrame。