DataFrame表样式设置(二)

总第138篇/张俊红

在DataFrame样式表设置的第一节DataFrame表样式设置(一)中我们讲了字体相关的一些设置，这一节我们讲一下，对齐方式、数字显示、条件格式相关的一些设置。

1.对齐方式

对齐方式主要有两种，一种是水平方向对齐，一种是垂直方向对齐。

1.1水平方向对齐

关于水平方向对齐情况使用的是horizontal_alignment参数，主要有如下几个参数值可选：

general = 'general' #一般
left = 'left' #左对齐
center = 'center' #居中对齐
right = 'right' #右对齐
fill = 'fill' #填满单元格对齐
justify = 'justify' #两端对齐
center_continuous = 'centerContinuous'
distributed = 'distributed' #分散对齐

#注意区分两端对齐和分散对齐

我们把col_1列设置成左对齐，col_2列设置成右对齐，col_3列设置成居中对齐，实现代码如下：

sf.apply_column_style(cols_to_style=["col_1"], 
                      styler_obj=Styler(horizontal_alignment="left"),
                      style_header=True)
sf.apply_column_style(cols_to_style=["col_2"], 
                      styler_obj=Styler(horizontal_alignment="right"),
                      style_header=True)
sf.apply_column_style(cols_to_style=["col_3"], 
                      styler_obj=Styler(horizontal_alignment="center"),
                      style_header=True)
ew = StyleFrame.ExcelWriter(r'my_excel.xlsx')
sf.to_excel(ew)
ew.save()

最后效果如下：

1.2垂直方向对齐

垂直方向对齐和水平方向对齐的原理一样，关于垂直对齐使用的是vertical_alignment参数，主要有如下几个参数值可选：

top = 'top' #靠上对齐
center = 'center' #靠中对齐
bottom = 'bottom' #靠下对齐
justify = 'justify' #两端对齐
distributed = 'distributed' #分散对齐

2.数字显示

我们知道一个数字有不同的表现形式，可以是小数点也可以是百分数，可以设置保留两位小数点还可以设置保留三位小数点。我们要想设置数字的这些显示形式，需要用到number_format参数，主要有如下几个参数值可选：

general = 'General' #对应Excel中的常规
general_integer = '0' #不保留小数点 
general_float = '0.00' #保留两位小数点
percent = '0.0%' #百分数
thousands_comma_sep = '#,##0' #千位分隔样式
date = 'DD/MM/YY' #年月日
time_24_hours = 'HH:MM' #小时分钟
time_24_hours_with_seconds = 'HH:MM:SS' #小时分钟秒
time_12_hours = 'h:MM AM/PM' #12小时分钟 上下午区分
time_12_hours_with_seconds = 'h:MM:SS AM/PM' #12小时分钟秒 上下午区分
date_time = 'DD/MM/YY HH:MM' #年月日时分
date_time_with_seconds = 'DD/MM/YY HH:MM:SS' #年月日时分秒

我们把col_1列设置成常规格式，col_2列设置成保留3位小数点，col_3列设置成百分数格式，实现代码如下：

sf.apply_column_style(cols_to_style=["col_1"], 
                      styler_obj=Styler(number_format="0"),
                      style_header=True)
sf.apply_column_style(cols_to_style=["col_2"], 
                      styler_obj=Styler(number_format="0.000"),
                      style_header=True)
sf.apply_column_style(cols_to_style=["col_3"], 
                      styler_obj=Styler(number_format="0.0%"),
                      style_header=True)
ew = StyleFrame.ExcelWriter(r'my_excel.xlsx')
sf.to_excel(ew)
ew.save()

最后效果如下：

3.条件格式

条件格式主要将满足条件的某些值重点突出显示出来，条件格式主要用在色阶显示中，可选的条件如下：

num = 'num' #根据具体数值
percent = 'percent' #根据百分数
max = 'max' #根据最大值
min = 'min' #根据最小值
formula = 'formula' #根据公式
percentile = 'percentile' #根据分位数

色阶调整需要用到add_color_scale_conditional_formatting方法。

4.行宽列高设置

4.1设置列宽

设置列宽的时候，我们可以将整个表中所有列设置成一样的宽度，也可以不同列的列宽是不一样的。设置列宽不是通过设置Styler来设置的，而是在sf表上直接调用set_column_width和set_column_width_dict方法即可。

我们把整个表列宽都设置成10，实现代码如下：

sf.set_column_width(columns = ["col_1","col_2","col_3"],width=10)
ew = StyleFrame.ExcelWriter(r'my_excel.xlsx')
sf.to_excel(ew)
ew.save()

最后效果如下：

我们把col_1列列宽设置成10，col_2列列宽设置成20，col_3列列宽设置成30，实现代码如下：

sf.set_column_width_dict(col_width_dict = {"col_1":10,"col_2":20,"col_3":30})
ew = StyleFrame.ExcelWriter(r'my_excel.xlsx')
sf.to_excel(ew)
ew.save()

最后效果如下：

4.2设置行高

设置列宽与行高的原理是一样的，使用的方法是set_row_height和set_row_height_dict。

5.读取本地表

读取本地表就是我们可将本地的Excel文件读取进来，然后对其设置样式，也可以将本地Excel文件的样式读取进来。读取文件用到的方法是read_excel。

read_excel有如下参数：

参数	说明
path	待读取文件路径
sheet_name	要读取文件的sheet名
read_style	是否读取文件表中已有的样式，默认是False
use_openpyxl_styles	是使用 Openpyxl的风格，还是使用Styler风格，默认False，即使用Styler风格
read_comments	是否读取批注，默认Fasle

需要注意的一点是，读取进来的本地表不可以进行预览，即你在Python里面是看不到长什么样子的。读取文件实例如下：

from StyleFrame import StyleFrame
sf=StyleFrame.read_excel(r"C:\Users\my_excel.xlsx")
sf
 -------

6.保存到本地

将文件格式设置好了，我们就可以将文件导出到本地进行保存，保存文件用到的方法是to_excel。

to_excel有如下参数：

参数	说明
excel_writer	输出文件路径
sheet_name	输出文件sheet名
allow_protection	是否受保护，默认是False
right_to_left	使sheet从右到左排
columns_to_hide	要隐藏的列名，以列表传入
row_to_add_filters	要过滤哪些行，传入行索引即可
columns_and_rows_to_freeze	要冻结的窗口，如果输入"C3"，则会把A、B列和1、2行冻结
best_fit	传入列名，会根据列宽自动调节字体大小