Question

我有以下数据框，并希望将其转换为HTML

            Limit        Status     Warning      3M AVG
VAR1        1.20         1.21216    1.11         1.21235
VAR2        0.82         0.63075    0.75         0.593295
VAR3        0.38         0.376988   0.35         0.376988
VAR4        0.17         0.126987   0.14         0.12461

我想逐行格式化此数据框，以使：

如果Status超过Warning，则整个行将突出显示为黄色，如果超过Limit，则整个行将突出显示为红色
第VAR2行和VAR3行具有“ {：.2％}”格式，VAR1和VAR4行具有“ {：.2f}”

我已经研究了熊猫文档，并尝试了几种方法，但无法完成上述所有任务

如果您能提供帮助，我们将不胜感激，因为我认为这对许多熊猫用户来说，逐行格式化数据框是一项挑战。

编辑1：我尝试了以下代码：

df=df.transpose()    
df.style.format("{:.2%}").format({"VAR1":"{:.2f},"VAR4":"{:.2f}"})

注意：通过转置数据框，可以轻松完成所有任务，但由于它是样式器，因此我无法将其转回其原始形状。

Answer 1

我认为您可以使用自定义的Styling函数来完成您想做的事情：

@FeignClient(name="mysvc", path="/mysvc")
public interface MyService {
    ...
}

@RestController
@RequestMapping("/")
public class MyServiceController implements MyService {
    ...
}

# application.properties
server.servlet.context-path=/mysvc

不过，您仍然必须为此添加自定义数字格式。

要获取此代码，请使用def color(row): if row.Status >= row.Limit: return ['background-color: red'] * len(row) elif row.Status >= row.Warning: return ['background-color: yellow'] * len(row) return [''] * len(row) df.style.apply(color(), axis=1)方法：

render

df.style.apply(color(), axis=1).render()

Answer 2

我遇到了同样的问题，并研究了format类中pandas.io.formats.style.Styler函数的实现，并实现了类似的按行函数：

def format_row_wise(styler, formatter):
    for row, row_formatter in formatter.items():
        row_num = styler.index.get_loc(row)

        for col_num in range(len(styler.columns)):
            styler._display_funcs[(row_num, col_num)] = row_formatter
    return styler

示例：

df = pandas.DataFrame(
    {
        'Limit': [1.20, 0.82, 0.38, 0.17], 
        'Status': [1.21216, 0.63075, 0.376988, 0.126987], 
        'Warning': [1.11, 0.75, 0.35, 0.14], 
        '3M AVG': [1.21235, 0.593259, 0.376988, 0.12461]
    }, 
    index=['VAR1', 'VAR2', 'VAR3', 'VAR4']
)
formatters = {"VAR1":lambda x: f"{x:.2f}", "VAR4": lambda x: f"{x:.2f}"}
styler = format_row_wise(df.style, formatters)
styler.render()

这对我有用：）

注意：

我只实现了dict-formatter！
必须将格式指定为函数（此处为lambda）

希望这能使您走对路...

逐行格式化pandas数据框

2 个答案: