图表绘制工具--Matplotlib 3

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【课程3.】  表格样式创建

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

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

# 样式

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

sty
# 显示样式

　　输出：

<pandas.formats.style.Styler object at 0x0000000009789CF8> <class 'pandas.formats.style.Styler'>

# 按元素处理样式：style.applymap()

def color_neg_red(val):
    if val < :
        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

　　输出：

# 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 = , 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

　　输出：

# 样式索引、切片

df.style.apply(highlight_max, axis = ,
               subset = pd.IndexSlice[:,['b', 'd']])
# 通过pd.IndexSlice[]调用切片
# 也可：df[:].style.apply(highlight_max, subset = ['b', 'd']) → 先索引行再做样式

　　输出：

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【课程3.】  表格显示控制

df.style.format()

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# 按照百分数显示

df = pd.DataFrame(np.random.randn(,),columns=['a','b','c','d'])
print(df.head())
df.head().style.format("{:.2%}")

　　输出：

          a         b         c         d
 -1.458644 -0.655620  0.134962  0.487259
  0.921098  0.631805  0.943667 -0.669659
  1.162486 -1.362738  0.015851  0.720793
  1.250515  2.166381  0.222424  1.696663
 -0.655765 -0.768403 -1.802734  0.087619

# 显示小数点数

df.head().style.format("{:.4f}")

　　输出：

# 显示正负数

df.head().style.format("{:+.2f}")

　　输出：

# 分列显示

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

　　输出：

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【课程3.】  表格样式调用

Styler内置样式调用

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# 定位空值

df = pd.DataFrame(np.random.rand(,),columns = list('ABCD'))
df['A'][] = np.nan
df.style.highlight_null(null_color='red')

　输出：

# 色彩映射

df = pd.DataFrame(np.random.rand(,),columns = list('ABCD'))
df.style.background_gradient(cmap='Greens',axis =,low=,high=)
# cmap：颜色
# axis：映射参考，0为行，1以列

　　输出：

# 条形图

df = pd.DataFrame(np.random.rand(,),columns = list('ABCD'))
df.style.bar(subset=['A', 'B'], color='#d65f5f', width=)
# width：最长长度在格子的占比。效果图和截图并不一样。

　　输出：

# 分段式构建样式

df = pd.DataFrame(np.random.rand(,),columns = list('ABCD'))
df['A'][[,]] = np.nan
df.style.\
    bar(subset=['A', 'B'], color='#d65f5f', width=).\
    highlight_null(null_color='yellow')

　　输出：