突出熊猫中每一列的最小值
在本文中，我们将讨论如何突出熊猫数据框中的最小值。所以，让我们首先制作一个数据帧:
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, 45, 21, 22],
'Marks': [90, 84, 33, 87, 82]
}
# Converting Dictionary to
# Pandas Dataframe
df = pd.DataFrame(dict)
# Print Dataframe
print(df)
输出:
现在，进入重点部分。我们的目标是突出显示每列中具有最小值的单元格。
方法 1: 采用 df.style.highlight_min() 方法。
语法:data frame . style . highlight _ min(子集，颜色，轴) 参数:
- 子集:要求最小值的列的名称。
- 颜色:要突出显示单元格的颜色的名称
- 轴: {0 或‘索引’、1 或‘列’}基于您想要找到最小值的轴。
返回: Styler 对象。
示例:突出显示每列中具有最小值的单元格。
Python 3
# Highlighting the minimum values of last 2 columns
df.style.highlight_min(color = 'lightgreen',
axis = 0)
输出:
方法 2: 使用 df.style.apply() 方法。
语法: DataFrame.style.apply(self，func，axis=0，subset=None，kwargs) 参数:**
- 功能:应该带一只熊猫。系列还是熊猫。基于轴的数据框，应该返回具有相同形状的对象。
- 轴: {0 或‘索引’，1 或‘列’，无}，默认 0。应用于每一列(轴=0 或“索引”)、每一行(轴=1 或“列”)，或一次应用于整个数据框，轴=无。
- 子集:要调用函数的一组列或行。
- 夸脱:传递给 func。
返回: Styler 对象。
示例 1: 突出显示文本而不是单元格。
Python 3
# Defining custom function
# which returns the list for
# df.style.apply() method
def highlight_min(s):
is_min = s == s.min()
return ['color: green' if cell else ''
for cell in is_min]
df.style.apply(highlight_min)
输出:
示例 2: 用最小值突出显示单元格。
Python 3
# Defining custom function
# which returns the list for
# df.style.apply() method
def highlight_min(s):
is_min = s == s.min()
return ['background: lightgreen' if cell else ''
for cell in is_min]
df.style.apply(highlight_min)
输出:
示例 3: 突出显示具有最小值但不突出显示字符串值的单元格。
Python 3
# Defining custom function
# which returns the list for
# df.style.apply() method
def highlight_min(s):
if s.dtype == np.object:
is_min = [False for _ in range(s.shape[0])]
else:
is_min = s == s.min()
return ['background: lightgreen' if cell else ''
for cell in is_min]
df.style.apply(highlight_min)
输出:
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