13-matplotlib表格

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(6,4),columns=['a','b','c','d'])
sty = df.style
print(sty,type(sty))
# 查看样式类型

sty
# 显示样式

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# 按元素处理样式：style.applymap()

def color_neg_red(val):
    if val < 0:
        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
# print(color_neg_red,type(color_neg_red))

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# 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 = 0, 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

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# 样式索引、切片

df.style.apply(highlight_max, axis = 1, 
               subset = pd.IndexSlice[2:5,['b', 'd']])
# 通过pd.IndexSlice[]调用切片
# 也可：df[2:5].style.apply(highlight_max, subset = ['b', 'd']) → 先索引行再做样式

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表格显示控制
df.style.format()

# 按照百分数显示

df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,4),columns=['a','b','c','d'])
print(df.head())
df.head().style.format("{:.2%}")

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# 显示小数点数

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

图片.png

# 显示正负数

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

图片.png

# 分列显示

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

图片.png

表格样式调用
Styler内置样式调用

# 定位空值

df = pd.DataFrame(np.random.rand(5,4),columns = list('ABCD'))
df['A'][2] = np.nan
df.style.highlight_null(null_color='red')

图片.png

# 色彩映射

df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,4),columns = list('ABCD'))
df.style.background_gradient(cmap='Greens',axis =0,low=1,high=1)
# cmap：颜色
# axis：映射参考，0为行，1以列

图片.png

# 条形图

df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,4),columns = list('ABCD'))
df.style.bar(subset=['A', 'B'], color='#d65f5f', width=100)
# width：最长长度在格子的占比

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# 分段式构建样式

df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,4),columns = list('ABCD'))
df['A'][[3,2]] = np.nan
df.style.\
    bar(subset=['A', 'B'], color='#d65f5f', width=100).\
    highlight_null(null_color='yellow')

图片.png