我有一个由此代码生成的数据框:
hmdf = pd.DataFrame(hm01)
new_hm02 = hmdf[['FinancialYear','Month']]
new_hm01 = hmdf[['FinancialYear','Month','FirstReceivedDate']]
hm05 = new_hm01.pivot_table(index=['FinancialYear','Month'], aggfunc='count')
vals1 = ['April ', 'May ', 'June ', 'July ', 'August ', 'September', 'October ', 'November ', 'December ', 'January ', 'February ', 'March ']
df_hm = new_hm01.groupby(['Month', 'FinancialYear']).size().unstack(fill_value=0).rename(columns=lambda x: '{}'.format(x))
df_hml = df_hm.reindex(vals1)
然后我有一个功能来突出显示每列中的最大值:
def highlight_max(data, color='yellow'):
'''
highlight the maximum in a Series or DataFrame
'''
attr = 'background-color: {}'.format(color)
if data.ndim == 1: # Series from .apply(axis=0) or axis=1
is_max = data == data.max()
return [attr if v else '' for v in is_max]
else: # from .apply(axis=None)
is_max = data == data.max().max()
return pd.DataFrame(np.where(is_max, attr, ''),
index=data.index, columns=data.columns)
然后这段代码:dfPercent.style.apply(highlight_max)
产生了这个:
如您所见,只有第一列和最后一列突出显示了正确的最大值。
任何人都知道出了什么问题?
谢谢
答案 0 :(得分:9)
您需要将值转换为浮点值才能找到正确的max
,因为获取字符串的最大值 - 9
更多为1
:
def highlight_max(data, color='yellow'):
'''
highlight the maximum in a Series or DataFrame
'''
attr = 'background-color: {}'.format(color)
#remove % and cast to float
data = data.replace('%','', regex=True).astype(float)
if data.ndim == 1: # Series from .apply(axis=0) or axis=1
is_max = data == data.max()
return [attr if v else '' for v in is_max]
else: # from .apply(axis=None)
is_max = data == data.max().max()
return pd.DataFrame(np.where(is_max, attr, ''),
index=data.index, columns=data.columns)
<强>示例强>:
dfPercent = pd.DataFrame({'2014/2015':['10.3%','9.7%','9.2%'],
'2015/2016':['4.8%','100.8%','9.7%']})
print (dfPercent)
2014/2015 2015/2016
0 10.3% 4.8%
1 9.7% 100.8%
2 9.2% 9.7%
答案 1 :(得分:3)
使用两种颜色按列突出显示最大值最大值(轴= 1)。一种颜色突出显示重复的最大值。另一种颜色仅突出显示包含最大值的最后一列。
def highlight_last_max(data, colormax='antiquewhite', colormaxlast='lightgreen'):
colormax_attr = f'background-color: {colormax}'
colormaxlast_attr = f'background-color: {colormaxlast}'
max_value = data.max()
is_max = [colormax_attr if v == max_value else '' for v in data]
is_max[len(data) - list(reversed(data)).index(max_value) - 1] = colormaxlast_attr
return is_max
df.style.apply(highlight_last_max,axis=1)
答案 2 :(得分:0)
如果您使用的是 Python 3,这应该很容易做到
dfPercent.style.highlight_max(color = 'yellow', axis = 0)