如何为 pandas 数据框中的特定单元格着色 - Python

在处理数据分析时，经常需要在 pandas 数据框中将某些单元格以特定的颜色着色。这种方法既可以使数据更加直观，整齐，也可以更清楚地显示数据集的特征。本文章将介绍如何为 pandas 数据框中的特定单元格进行着色。

准备工作

在介绍如何为 pandas 数据框中的特定单元格进行着色之前，我们需要先安装 pandas 和 numpy 库。这些库是 Python 数据分析必要的库。可以使用以下命令完成安装：

pip install pandas
pip install numpy

着色方法

pandas.DataFrame.style 可以用于自定义 DataFrame 的 HTML 表示，并支持样式控制。具体如何自定义可以参考 pandas 官方文档。

为单元格设置颜色

我们可以使用 background-color 属性来设置单元格的背景颜色。以下示例演示如何设置特定单元格的背景颜色：

import pandas as pd

data = {'Name': ['Tom', 'Jerry', 'Mickey', 'Ben'], 'Age': [28, 35, 30, 21], 'Department': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'Score': [70, 90, 80, 85]}

df = pd.DataFrame(data)

def highlight_score(x):
  c1 = 'background-color: #7FFFD4'
  c2 = ''
  mask = x.Score < 80
  return [c1 if v else c2 for v in mask]

df.style.apply(highlight_score, axis=1)

上面的示例中，当分数低于 80 时，单元格的背景颜色将变成 #7FFFD4。

为单元格设置颜色和字体

我们可以使用 background-color 和 color 属性设置单元格的背景颜色和字体颜色。以下示例演示如何设置特定单元格的背景颜色和字体颜色：

import pandas as pd

data = {'Name': ['Tom', 'Jerry', 'Mickey', 'Ben'], 'Age': [28, 35, 30, 21], 'Department': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'Score': [70, 90, 80, 85]}

df = pd.DataFrame(data)

def highlight_score(x):
  c1 = 'background-color: #7FFFD4; color: black'
  c2 = ''
  mask = x.Score < 80
  return [c1 if v else c2 for v in mask]

df.style.apply(highlight_score, axis=1)

上面的示例中，当分数低于 80 时，单元格的背景颜色将变成 #7FFFD4，字体颜色将变成黑色。

结论

本文介绍了如何为 pandas 数据框中的特定单元格进行着色。着色方法可以使数据更加直观，整齐，也可以更清楚地显示数据集的特征。我们可以根据实际需求自定义样式。