在 Pandas 中的指定列上进行渐变颜色映射

让我们看看如何在 Pandas DataFrame 的特定列上渐变颜色映射。我们可以使用 Styler 类的Styler.background_gradient()函数来做到这一点。

Syntax : Styler.background_gradient(cmap=’PuBu’, low=0, high=0, axis=0, subset=None)

Parameters :  

cmap : str or colormap (matplotlib colormap)

low, high : float (compress the range by these values.)

axis : int or str (1 or ‘columns’ for columnwise, 0 or ‘index’ for rowwise)

subset : IndexSlice (a valid slice for data to limit the style application to)

Returns :  self

方法 ：

• 导入 Pandas 模块
• 创建数据框
• 使用 style.background_gradient()函数明智地选择特定列
• 显示数据框

让我们通过例子来理解：

示例 1：

创建一个 DataFrame 并对所有列进行渐变。

Python3

# importing pandas module
import pandas as pd
 
# Creating pandas DataFrame
df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, -3, 4, -5, 6],
                   "B": [3, -5, -6, 7, 3, -2],
                   "C": [-4, 5, 6, -7, 5, 4],
                   "D": [34, 5, 32, -3, -56, -54]})
 
# Displaying the original DataFrame
print("Original Array : ")
print(df)
 
# background color mapping
print("\nDataframe - Gradient color:")
df.style.background_gradient()

输出 ：

示例 2：

创建一个 DataFrame 并对特定列进行渐变

Python3

# importing pandas module
import pandas as pd
 
# Creating pandas DataFrame
df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, -3, 4, -5, 6],
                   "B": [3, -5, -6, 7, 3, -2],
                   "C": [-4, 5, 6, -7, 5, 4],
                   "D": [34, 5, 32, -3, -56, -54]})
 
# Displaying the original DataFrame
print("Original Array : ")
print(df)
 
# background color mapping
print("\nDataframe - Gradient color:")
 
# df.style.background_gradient()
df.style.background_gradient(subset='B')

输出 ：

如果要更改另一列，则

Python3

df.style.background_gradient(subset='D')

输出 ：

,