改变 pandas.DataFrame 的风格:永久?

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【中文标题】改变 pandas.DataFrame 的风格:永久?【英文标题】:Changing style of pandas.DataFrame: Permanently? 【发布时间】:2019-10-04 05:08:00 【问题描述】:

当我更改pandas.DataFrame 的样式时,例如像这样

        # color these columns
        color_columns = ['roi', 'percent_of_ath']
        (portfolio_df
            .style
            # color negative numbers red
            .apply(lambda v: 'color: red' if v < 0 else 'color: black',
                   subset=color_columns)
            # color selected cols light blue
            .apply(lambda s: 'background-color: lightblue',
                    subset=color_columns))

应用于数据框的样式不是永久性的。

为了让它们坚持下去,我可以将(portfolio_df ... 部分的输出分配给相同的数据帧,如下所示:

portfolio_df = (portfolio_df ...

在 Jupyter Notebook 中显示这个覆盖的 portfolio_df,我可以看到样式精美的 DataFrame。但是尝试从从模块导入的函数中更改样式,我失败了。我在函数中构造 DataFrame,更改样式,从函数返回(现在)样式化的 DataFrame,将其显示在 Jupyter Notebook 中,我看到一个非样式化的 DataFrame。

编辑

检查样式操作返回值的类型

s = (portfolio_df.style.apply(...

我看到了:

>>> type(s)
pandas.io.formats.style.Styler

所以操作返回的不是DataFrame,而是...Styler对象。我错误地认为我可以将此返回值重新分配给我的原始 DataFrame,从而覆盖它并使样式更改永久化。

问题

将样式应用于 DataFrame 的操作是破坏性操作还是非破坏性操作?答案似乎是样式不会永久更改。现在,我怎样才能让它永久改变?

编辑 2

查看Pandas的源代码,我查看了class Styler的文档字符串(参见[1]):

    If using in the Jupyter notebook, Styler has defined a ``_repr_html_``
    to automatically render itself. Otherwise call Styler.render to get
    the generated HTML.

所以在 Jupyter 笔记本中,Styler 有一个方法可以自动渲染数据框,尊重应用的样式。

否则(在 iPython 中)它会创建 HTML。

将应用样式的返回值赋给一个变量

s = (portfolio_df.style.apply(...

我可以在 Jupyter notebook 中使用它来渲染新样式。

我的理解是:我无法将我的数据框输出到 Jupyter 笔记本并期望它呈现新样式。但我可以输出s 来显示新样式。


[1] class Styler

pandas/pandas/io/formats/style.py

文档字符串,第 39 行。

【问题讨论】:

请编辑您的帖子以包含错误的完整追溯 我有一个类似的用例,我想在其中应用一种样式并转换为乳胶。 【参考方案1】:

试试这个功能

df.style.applymap()

【讨论】:

以上是关于改变 pandas.DataFrame 的风格:永久?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

pandas改变dataframe索引数据列的数据类型(change the index column data type of pandas dataframe)

006.pandas.DataFrame的排序

006.pandas.DataFrame的排序

在特定列规范化 Pandas DataFrame

Python pandas:使用整数将数据帧输出到csv

将 Pandas Multiindexed DataFrame 与 Singleindexed Pandas DataFrame 合并