Question

我正在使用包含客户信息的数据集进行实验/学习。

DataFrame结构如下（这些都是记录）：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'left_name' : ['James', 'Mary', 'John', 'Patricia'],
                    'left_age' : [30, 37, 30, 35], 
                    'right_name' : ['Robert', 'Jennifer', 'Michael', 'Linda'], 
                    'right_age' : [30, 31, 38, 35]})
print(df1)

  left_name  left_age right_name  right_age
0     James        30     Robert         30
1      Mary        37   Jennifer         31
2      John        30    Michael         38
3  Patricia        35      Linda         35

将transpose方法应用于df1，我们得到以下视图：

df2 = df1.T
print(df2)

                 0         1        2         3
left_name    James      Mary     John  Patricia
left_age        30        37       30        35
right_name  Robert  Jennifer  Michael     Linda
right_age       30        31       38        35

我的目标是对df2应用某种样式。具体来说，

left_name和right_name行应以黄色突出显示；
left_age和right_age行应以蓝色突出显示。

在发布到此处之前，我做了一些研究，并设法通过以下方式突出显示一个子集：

df2.style.set_properties(subset = pd.IndexSlice[['left_name', 'right_name'], :], **{'background-color' : 'yellow'})

问题是我无法将多种样式结合在一起。如果使用与上述相同的方法为left_age和right_age添加其他蓝色，则会“丢失”以前的样式。

理想情况下，我希望有一个函数以df2作为输入并返回样式化的DataFrame。

Answer 1

您可以使用Styler.apply创建样式的DataFrame，并使用loc通过索引值设置行：

def highlight(x):
    c1 = 'background-color: yellow'
    c2 = 'background-color: blue'

    df1 = pd.DataFrame('', index=x.index, columns=x.columns)
    df1.loc[['left_name','right_name'], :] = c1
    df1.loc[['left_age','right_age'], :] = c2
    return df1

df1.style.T.apply(highlight, axis=None)

Answer 2

你是如此亲密！您实际上可以在同一数据帧上“链接” set_properties：

df2.style.set_properties(subset = pd.IndexSlice[['left_name','right_name'], :], **{'background-color' : 'yellow'})\
.set_properties(subset = pd.IndexSlice[['left_age','right_age'], :], **{'background-color' : 'blue'})

我确定有一个更优雅的解决方案-但这可行！

将样式逐行应用于熊猫DataFrame

2 个答案: