來源：Python數據科學

作者：東哥起飛

本篇是pandas100個騷操作系列的第 7?篇：一行 pandas 代碼搞定 Excel “條件格式”！

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條件格式

說實話，Excel的 “條件格式” 是東哥非常喜歡的功能之一，通過添加顏色條件可以讓表格數據更加清晰的凸顯出統計特性。

有的朋友在想，這樣的操作在python可能會很復雜。但其實一點不復雜，而且只需一行代碼即可。

為什么可以做到一行代碼實現 “條件格式”？

一是使用了pandas的style方法，二是要得益于pandas的鏈式法則。

下面我們來一起看個例子，體驗一下這個組合操作有多騷。

實例

首先，我們導入數據集，使用經典的titanic中抽樣的部分數據。

import?pandas?as?pd df?=?pd.read_csv("test.csv") df

可以看到，現在這個dataframe是空白的，什么都沒有的，現在要給表格添加一些條件。

1、比如我們想讓Fare變量值呈現條形圖，以清楚看出各個值得大小比較，那么可直接使用bar代碼如下。

df.style.bar("Fare",vmin=0)

2、再比如，我們想讓Age變量呈現背景顏色的梯度變化，以體驗映射的數值大小，那么可直接使用background_gradient，深顏色代表數值大，淺顏色代表數值小，代碼如下。

df.style.background_gradient("Greens",subset="Age")

3、讓所有缺失值都高亮出來，可使用highlight_null，表格所有缺失值都會變成高亮。

df.style.highlight_null()

以上就是pandas的style條件格式，用法非常簡單。下面我們用鏈式法則將以上三個操作串起來，只需將每個方法加到前一個后面即可，代碼如下。

df.style.bar("Fare",vmin=0).background_gradient("Greens",subset="Age").highlight_null()

當然，如果你希望加更多的條件格式效果，還可以繼續讓鏈式更長，但不論條件怎么多，都只是一行代碼。

其它操作

上面僅僅是列舉了三個style中常用的操作，還有很多其他操作比如高亮最大值、給所有負值標紅等等，通過參數subset還可以指定某一列或者某幾列的小范圍內進行條件格式操作。

#?負值標為紅色 applymap(color_negative_red)#?高亮最大值 apply(highlight_max)#?使某一列編程±前綴，小數點保留兩位有效數字 format({"Coulumn":?lambda?x:?"±{:.2f}".format(abs(x))})#?使用subset進行dataframe切片，選擇指定的列 applymap(color_negative_red,subset=pd.IndexSlice[2:5,?['B',?'D']])

另外，還有很多的效果可以實現，比如結合seaborn的各種風格。

import?seaborn?as?sns cm?=?sns.light_palette("green",?as_cmap=True) df.style.background_gradient(cmap=cm)

如果結合Ipython的HTML還可以實現炫酷的動態效果。

from?IPython.display?import?HTMLdef?hover(hover_color="#ffff99"):return?dict(selector="tr:hover",props=[("background-color",?"%s"?%?hover_color)])styles?=?[hover(),dict(selector="th",?props=[("font-size",?"150%"),("text-align",?"center")]),dict(selector="caption",?props=[("caption-side",?"bottom")]) ] html?=?(df.style.set_table_styles(styles).set_caption("Hover?to?highlight.")) html

關于style條件格式的所有用法，可以參考pandas的官方文檔。

鏈接：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.18/style.html

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總結

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