matplotlib魔幻的表格操作

matplotlib表格操作

表格视觉样式：Dataframe.style → 返回pandas.Styler对象的属性，具有格式化和显示Dataframe的有用方法

样式创建：
① Styler.applymap：elementwise → 按元素方式处理Dataframe
② Styler.apply：column- / row- / table-wise → 按行/列处理Dataframe

1.表格样式创建

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
% matplotlib inline

# 样式df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,4),columns=['a','b','c','d'])
sty = df.style
print(sty,type(sty))
# 查看样式类型sty
# 显示样式

# 按元素处理样式：style.applymap()def color_neg_red(val):if val < 0:color = 'red'else:color = 'black'return('color:%s' % color)
df.style.applymap(color_neg_red)
# 创建样式方法，使得小于0的数变成红色
# style.applymap() → 自动调用其中的函数

# 按行/列处理样式：style.apply()def highlight_max(s):is_max = s == s.max()#print(is_max)lst = []for v in is_max:if v:lst.append('background-color: yellow')else:lst.append('')return(lst)
df.style.apply(highlight_max, axis = 0, subset = ['b','c'])
# 创建样式方法，每列最大值填充黄色
# axis：0为列，1为行，默认为0
# subset：索引

# 按行/列处理样式：style.apply()def highlight_max(s):is_max = s == s.max()#print(is_max)lst = []for v in is_max:if v:lst.append('background-color: yellow')else:lst.append('')return(lst)
df.style.apply(highlight_max, axis = 0, subset = ['b','c'])
# 创建样式方法，每列最大值填充黄色
# axis：0为列，1为行，默认为0
# subset：索引

2.表格显示控制

# 按照百分数显示df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,4),columns=['a','b','c','d'])
print(df.head())
df.head().style.format("{:.2%}")

# 显示小数点数df.head().style.format("{:.4f}")

# 显示小数点数df.head().style.format("{:.4f}")

# 分列显示df.head().style.format({'b':"{:.2%}", 'c':"{:+.3f}", 'd':"{:.3f}"})

3.表格样式调用

# 定位空值df = pd.DataFrame(np.random.rand(5,4),columns = list('ABCD'))
df['A'][2] = np.nan
df.style.highlight_null(null_color='red')

# 色彩映射df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,4),columns = list('ABCD'))
df.style.background_gradient(subset=['A','B'],cmap='Greens',axis =1,low=0,high=1)
# cmap：颜色
# axis：映射参考，0为行，1以列

# 条形图df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,4),columns = list('ABCD'))
df.style.bar(subset=['A', 'B','C'], color='#d65f5f', width=100)
# width：最长长度在格子的占比

# 分段式构建样式df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,4),columns = list('ABCD'))
df['A'][[3,2]] = np.nan
df.style.\bar(subset=['A', 'B'], color='#d65f5f', width=100).\highlight_null(null_color='yellow')

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1.表格样式创建

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