熊猫在样式中删除行应用功能

Posted 2023-03-11

【中文标题】熊猫在样式中删除行应用功能

【英文标题】：Pandas drop rows within styles apply function

【发布时间】：2021-06-09 05:41:38

【问题描述】：

我使用 style.apply 函数在打印到 excel 之前突出显示数据框的某些单元格，并希望删除没有突出显示任何单元格的行。

import pandas as pd
import numpy as np

def highlight_difference(x):
    m1 = x['Value_L'] != x['Lim_Low']
    m2 = x['Value_H'] != x['Lim_High']

    df1 = pd.DataFrame('', index=x.index, columns=x.columns)
    df1['Value_L'] = np.where(m1, 'background-color: #E55451', df1['Value_L'])
    df1['Value_H'] = np.where(m2, 'background-color: #E55451', df1['Value_H'])

    drop_mask = m1 | m2
    df1 = df1[drop_mask]

    return df1

df.style.apply(highlight_difference, axis=None).to_excel('Result.xlsx')

这将导致以下错误：

ValueError: 的结果必须与输入具有相同的索引和列

解决这个问题的合理方法是什么？有没有办法在 apply 函数中删除行？

【参考方案1】：

您需要删除之前的值：

m1 = df['Value_L'] != df['Lim_Low']
m2 = df['Value_H'] != df['Lim_High']
drop_mask = m1 | m2

df[drop_mask].style.apply(highlight_difference, axis=None).to_excel('Result.xlsx')

也可以通过这个技巧传递样式的DataFrame：

df = pd.DataFrame('Value_L':[1,2,3],
                   'Lim_Low':[1,2,3],
                   'Value_H':[1,2,2],
                   'Lim_High':[0,2,3])


m1 = df['Value_L'] != df['Lim_Low']
m2 = df['Value_H'] != df['Lim_High']
drop_mask = m1 | m2

df11 = df[drop_mask] 
df1 = pd.DataFrame('', index=df11.index, columns=df11.columns)
df1['Value_L'] = np.where(m1[drop_mask], 'background-color: #E55451', '')
df1['Value_H'] = np.where(m2[drop_mask], 'background-color: #E55451', '')
print (df1)

df11.style.apply(lambda x: df1, axis=None).to_excel('Result.xlsx')