突出熊猫 Python 中最后两列的最大值
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在本文中，我们将讨论如何突出熊猫数据框中的最大值。让我们首先制作一个数据框: 示例:
Python 3
# Import Required Libraries
import pandas as pd
import numpy as np
# Create a dictionary for the dataframe
dict = {'Name': ['Sumit Tyagi', 'Sukritin', 'Akriti Goel',
'Sanskriti', 'Abhishek Jain'],
'Age': [22, 20, np.nan, np.nan, 22],
'Marks': [90, 84, 33, 87, 82]}
# Converting Dictionary to Pandas Dataframe
df = pd.DataFrame(dict)
# Print Dataframe
df
输出:
现在，进入重点部分。我们的目标是突出显示最后 2 列中具有最大值的单元格。
方法 1:突出显示最后两列中具有最大值的单元格
我们将通过使用 DataFrame 属性的 highlight_max()方法来实现这一点。highlight_max()方法接受 3 个参数，
- 子集:要查找其最大值的列的名称
- 颜色:要突出显示单元格的颜色的名称
- 轴: (0/1)基于哪个轴你想找到最大值。
示例:
Python 3
# Highlighting the maximum values
# of last 2 columns
df.style.highlight_max(subset = ['Age', 'Marks'],
color = 'lightgreen', axis = 0)
输出:
方法 2:我们不使用列名，而是将其归纳为最后两列
示例:
Python 3
# Highlighting the maximum values of
# last 2 columns
df.style.highlight_max(subset = df.columns[-2:],
color = 'lightgreen', axis = 0)
输出:
方法 3:突出显示文本而不是单元格
示例:
Python 3
# Defining custom function which returns
# the list for df.style.apply() method
def highlight_max(s):
is_max = s == s.max()
return ['color: green' if cell else '' for cell in is_max]
df.style.apply(highlight_max, subset = df.columns[-2:])
输出:
方法 4:用最大值突出显示单元格
示例:
Python 3
# Defining custom function which returns
# the list for df.style.apply() method
def highlight_max(s):
is_max = s == s.max()
return ['background: lightgreen' if cell else '' for cell in is_max]
df.style.apply(highlight_max, subset = df.columns[-2:])
输出:
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