突出熊猫数据框中的负值红色和正值黑色
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让我们看看熊猫数据框中突出正值红色和负值黑色的各种方法。 首先，让我们制作一个数据框架:
Python 3
# Import Required Libraries
import pandas as pd
import numpy as np
# Create a dictionary for the dataframe
dict = {
'Name': ['Sukritin', 'Sumit Tyagi',
'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。我们的目标是突出红色的负价值和黑色的正价值。
方法 1: 使用数据框. style.apply() 。
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。
Python 3
# Define a function for colouring
# negative values red and
# positive values black
def highlight_max(s):
if s.dtype == np.object:
is_neg = [False for _ in range(s.shape[0])]
else:
is_neg = s < 0
return ['color: red;' if cell else 'color:black'
for cell in is_neg]
# Using apply method of style
# attribute of Pandas DataFrame
df.style.apply(highlight_max)
输出:
示例 2: 突出显示单元格而不是文本。
Python 3
# Define a function which
# returns the list for
# df.style.apply() method
def highlight_max(s):
if s.dtype == np.object:
is_neg = [False for _ in range(s.shape[0])]
else:
is_neg = s < 0
return ['background: red; color:white'
if cell else 'background:black; color:white'
for cell in is_neg]
# Using apply method of style
# attribute of Pandas DataFrame
df.style.apply(highlight_max)
输出:
方法二:采用data frame . style . apply map()方法。
语法:data frame . style . apply map(self，func，subset=None，kwargs) 参数:**
- 函数:取一个标量值并返回标量值
- 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。
Python 3
# Define a function for
# colouring negative values
# red and positive values black
def highlight_max(cell):
if type(cell) != str and cell < 0 :
return 'color: red'
else:
return 'color: black'
df.style.applymap(highlight_max)
输出:
示例 2: 突出显示单元格而不是文本。
Python 3
# Define a function which
# returns string for
# applymap() method
def highlight_max(cell):
if type(cell) != str and cell < 0 :
return 'background: red; color:black'
else:
return 'background: black; color: white'
df.style.applymap(highlight_max)
输出:
注:大熊猫。DataFrame.applymap()方法只将单个单元格传递给可调用函数，而 pandas。DataFrame.apply()传递熊猫。可调用函数的级数。
参考: 熊猫造型
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