条件格式
Excel的 “条件格式” 是非常棒的功能，通过添加颜色条件可以让表格数据更加清晰的凸显出统计特性。有的朋友在想，这样的操作在python可能会很复杂。但其实一点不复杂，而且只需一行代码即可。为什么可以做到一行代码实现 “条件格式”？一是使用了pandas的style方法，二是要得益于pandas的链式法则。下面我们来一起看个例子，体验一下这个组合操作有多骚。
导入数据
首先，我们导入数据集，使用经典的titanic中抽样的部分数据。
import pandas as pd
df = pd.read_csv("test.csv")
df
1、比如我们想让Fare变量值呈现条形图，以清楚看出各个值得大小比较，那么可直接使用bar代码如下。
df.style.bar("Fare",vmin=0)
2、再比如，我们想让Age变量呈现背景颜色的梯度变化，以体验映射的数值大小，那么可直接使用background_gradient，深颜色代表数值大，浅颜色代表数值小，代码如下。
df.style.background_gradient("Greens",subset="Age")
3、让所有缺失值都高亮出来，可使用highlight_null，表格所有缺失值都会变成高亮。
df.style.highlight_null()
以上就是pandas的style条件格式，用法非常简单。下面我们用链式法则将以上三个操作串起来，只需将每个方法加到前一个后面即可，代码如下。
df.style.bar("Fare",vmin=0).background_gradient("Greens",subset="Age").highlight_null()
其它操作
# 负值标为红色
applymap(color_negative_red)
# 高亮最大值
apply(highlight_max)
# 使某一列编程±前缀，小数点保留两位有效数字
format({"Coulumn": lambda x: "±{:.2f}".format(abs(x))})
# 使用subset进行dataframe切片，选择指定的列
applymap(color_negative_red,
subset=pd.IndexSlice[2:5, ['B', 'D']])import seaborn as sns
cm = sns.light_palette("green", as_cmap=True)
df.style.background_gradient(cmap=cm)原创文章（本站视频密码：66668888），作者：xujunzju，如若转载，请注明出处：https://zyicu.cn/?p=17124
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