pandas之表格条件格式设置

获取想要设置格式的数据

import pandas as pd
df=pd.read_csv("C:\\Users\\Desktop\\xz.csv",encoding='GBK',header=None)
df1=df.loc[:,1:5]
df1.columns=['xc','xr','xx','cx','sq']
import numpy as np
df1.loc[4:6,['xc']]=np.nan

1、变量大小用横向条形图展示

#呈现条形图
df1.style.bar("xx",vmin=0)

2、负值，字体变红色

def negative_color_red(val):
    color='red' if val < 0 else 'black'
    return 'color: %s'% color
df1.style.applymap(negative_color_red) ##显示负数

3、每列最大值的背景色变黄色

def highlight_max(s):
    '''
    highlight the maximum in a Series yellow.
    '''
    is_max = s == s.max()
    return ['background-color: yellow' if v else '' for v in is_max]
  df1.style.apply(highlight_max)

4、空值背景色为红色

df1.style.highlight_null()
#df1.style.highlight_null(null_color='green')  ##背景色变绿色

5、指定列的数值为负值，字体变红色

df1.style.applymap(color_negative_red,
                  subset=pd.IndexSlice[2:5, ['cx', 'sq']])

6、背景色呈现阶梯变化

#背景颜色呈现阶梯变化
df1.style.background_gradient("Greens",subset="xr")

7、条形图、阶梯和空值设置

8、数据添加百分比

9、数据小于4位填充0，加个+号及2位数

df1.style.format({'xx': "{:0<4.0f}", 'cx': '{:+.2f}'}) 

10、设置绝对值和和小数点并加上正负号

df1.style.format({"sq": lambda x: "±{:.2f}".format(abs(x))}) 

链接：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.18/style.html