pandasスタイルで使用する関数を作成しようとしています。引数で指定する列を高くしたいです。これは非常にエレガントではありませんが、たとえば:
data = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), columns=list('ABC'))
def highlight_cols(df, cols, colcolor = 'gray'):
for col in cols:
for dfcol in df.columns:
if col == cols:
color = colcolor
return ['background-color: %s' % color]*df.shape[0]
次に呼び出します:
data.style.apply(highlight_cols(cols=['B','C']))
エラーが表示されます:(「 'Series'オブジェクトには属性 'columns'がありません」)
私は基本的に、スタイラーが関数を呼び出して適用する方法を十分に理解していないと思います。
ありがとう、
選択列Styles
およびB
に C
のスライシング を使用し、次に要素ごとのスタイルに__Styler.applymap
_を使用できると思います。
_import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), columns=list('ABC'))
#print (data)
def highlight_cols(s):
color = 'grey'
return 'background-color: %s' % color
data.style.applymap(highlight_cols, subset=pd.IndexSlice[:, ['B', 'C']])
_
より多くの色が必要な場合、またはより柔軟にしたい場合は、Styler.apply(func, axis=None)
を使用します。関数は、同じインデックスと列ラベルを持つDataFrame
を返す必要があります。
_import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), columns=list('ABC'))
#print (data)
def highlight_cols(x):
#copy df to new - original data are not changed
df = x.copy()
#select all values to default value - red color
df.loc[:,:] = 'background-color: red'
#overwrite values grey color
df[['B','C']] = 'background-color: grey'
#return color df
return df
data.style.apply(highlight_cols, axis=None)
_
もう少し動的に行うことができます:
data = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), columns=list('ABC'))
# dictionary of column colors
coldict = {'A':'grey', 'C':'yellow'}
def highlight_cols(s, coldict):
if s.name in coldict.keys():
return ['background-color: {}'.format(coldict[s.name])] * len(s)
return [''] * len(s)
data.style.apply(highlight_cols, coldict=coldict)