Question

我正在尝试将df1中与df3中的值匹配的任何字符串的字体颜色更改为红色并突出显示该行。我找不到有关更改字体颜色的任何信息。数据集是：

) and integer or boolean arrays are valid indice

我正在使用以下内容：

df1 = [ ‘i like to shop at store a.’ , ‘he likes to shop at the store b.’, ‘she is happy to shop at store c.’, 'we want to shop at the store d.']
df2 = [ ‘store a’, ‘store b’, ‘store c’, 'store d' ]
df3 = [ ‘like to’, ‘likes to shop’, ‘at store’ ]

输出应如下所示：

请帮忙！

Answer 1

您可以有条件地格式化包含此文本的行或单元格，例如如下面的例子。我认为你不能用红色突出显示文本的部分内容（好吧，除非你想进行重新整理整个html的重要工作，我甚至不确定是否可行）。请参阅样式器documentation。

import pandas as pd

df1 = [ 'i like to shop at store a.' , 'he likes to shop at the store b.', 'she is happy to shop at store c.', 'we want to shop at the store d.']
df2 = [ 'store a', 'store b', 'store c', 'store d' ]
df3 = [ 'like to', 'likes to shop', 'at store' ]

myDataSet = list(zip(df1,df2))
df = pd.DataFrame(data = myDataSet, columns=['df1', 'df2'])

def in_statements(val):
    for statement in df3:
        if statement in val:
            color = 'yellow'
            break
        else:
            color = 'black'
    return 'background-color: %s' % color

df = df.style.applymap(in_statements)

df

为什么要处理造型模糊呢？ :)不仅仅是添加一个额外的列来提取有趣的文本？（如果不存在则为空白）

修改每个请求，通过添加额外的列来实现没有样式限制的目标的方法：

def check(df): df["Statements"] = ", ".join( [x for x in df3 if x in df["df1"].to_string()]) return df df = df.groupby("df1").apply(lambda dfx: check(dfx)) df

Answer 2

您可以尝试使用css来设置数据框的样式。

以下是https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/style.html

中的一些文字

您可以使用DataFrame.style属性应用条件格式，即DataFrame的视觉样式，具体取决于其中的数据。这是一个返回Styler对象的属性，该对象具有格式化和显示DataFrames的有用方法。

使用CSS完成样式设置。你编写带有标量，数据框或系列的“样式函数”，并使用CSS＆＃34;属性：值＆＃34;返回类似索引的DataFrames或Series。配对值。这些函数可以递增地传递给Styler，Styler在渲染之前收集样式。

Answer 3

就像@Ywapom所建议的那样，它可以在Jupyter Notebook中使用HTML格式完成。请检查他的答案。

import re
from IPython.display import HTML

def display_highlighted_words(df, keywords):
    head = """
    <table>
        <thead>
            """ + \
            "".join(["<th> %s </th>" % c for c in df.columns])\
            + """
        </thead>
    <tbody>"""

    for i,r in df.iterrows():
        row = "<tr>"
        for c in df.columns:
            matches = []
            for k in keywords:
                for match in re.finditer(k, str(r[c])):
                    matches.append(match)
        
            # reverse sorting
            matches = sorted(matches, key = lambda x: x.start(), reverse=True)
        
            # building HTML row
            cell = str(r[c])
            for match in matches:
                cell = cell[:match.start()] +\
                    "<span style='color:red;'> %s </span>" % cell[match.start():match.end()] +\
                    cell[match.end():]
            row += "<td> %s </td>" % cell
                
            row += "</tr>"
        head += row

    head += "</tbody></table>"
    display(HTML(head))

然后，用像这样的棕褐色示例DataFrame

df = pd.DataFrame([["Franco color Franco",1], 
                   ["Franco Franco Ciccio Franco",2], 
                   ["Ciccio span",3]], columns=["A", "B"])
display_highlighted_words(df, ["Franco", "Ciccio"])

结果如下。

上面的代码可以很容易地扩展，以使关键字向量可以像原始问题那样从数据集中的一列中选择。

Python Pandas：突出显示匹配的文本和行

3 个答案: