'''
【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 '''
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:

'''
【课程3.】 表格显示控制 df.style.format() '''
# 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:

'''
【课程3.】 表格样式调用 Styler内置样式调用 '''

 

# 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:

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