对比Excel,一文掌握Pandas表格条件格式(可视化)
共 5671字,需浏览 12分钟
·
2021-10-14 16:55
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大家好,我是才哥。
本来这周不是加班周,但是毕竟项目赶进度,还是需要加班着,咱们更文又变得慢了起来。
最近有粉丝询问Pandas表格可视化
的一些问题,刚好前段时间也看过,那么就结合之前处理Excel
时的条件格式对着来看吧。
所以,今天咱们隆重介绍一下Excel条件格式
与Pandas的表格可视化
,走起!
目录:
1. 概述
2. 突出显示单元格
2.1. 高亮缺失值
2.2. 高亮最大值
2.3. 高亮最小值
2.4. 高亮区间值
2.5. 高亮分位数
3. 色阶(背景及文本渐变色)
3.1. 背景渐变色
3.2. 文本渐变色
4. 数据条
5. 数据格式化
6. 自定义格式函数
7. 其他
1. 概述
咱们先简单介绍一下什么是表格条件格式可视化,以常用的Excel为例说明。
在Excel菜单栏里,默认(选择)开始菜单,在中间部位有个条件格式控件,里面就是关于表格条件格式的方方面面。主要包含突出显示单元格规则
、最前/最后规则
、数据条
、色阶
、图标集
以及规则管理
等。
![](https://filescdn.proginn.com/dea6142be9f49118c14007c9d1372b98/e6c1c5fa2d38df76cb79c9c2c333a93e.webp)
基于以上,我们其实可以通过函数方式进行多种条件的综合,让Excel表格可视化丰富多彩,比如以下截图展示的就是色阶效果!
![](https://filescdn.proginn.com/b0b5595eb57806a2c32dfead9a6b6143/071c5798c8830811045f1aa80433eea0.webp)
在上图中,我们对每列单独进行条件格式-色阶
设置,绿色->红色 代表数值从小到大,可以很直观的快速感受数值表现。
所谓 表格条件格式可视化,就是对表格的数据按照一定的条件进行可视化的展示(这里的可视化更多是指单元格背景色、字体颜色以及文本格式显示等)。
那么,Pandas作为表格化的数据处理工具,我们可以如何实现 表格条件格式可视化呢?!
大杀器:df.style
2. 突出显示单元格
在Excel条件格式中,突出显示单元格规则提供的是大于、小于、等于以及重复值等内置样式,不过在Pandas中这些需要通过函数方法来实现,我们放在后续介绍。这里介绍Pandas突出显示缺失值
、最大值
、最小值
、区间值
的函数方法以及Excel实现这些操作的自定义操作。
2.1. 高亮缺失值
df.style.highlight_null()
Signature:
df.style.highlight_null(
null_color: 'str' = 'red',
subset: 'Subset | None' = None,
props: 'str | None' = None,
) -> 'Styler'
Docstring:
Highlight missing values with a style.
null_color
用于指定高亮的背景色,默认是红色
subset
用于指定操作的列或行
props
用于突出显示CSS属性(后面案例中会涉及到)
![](https://filescdn.proginn.com/74d675cd51df0dfe863f8927e0f4e2a2/38265af1549cef94c43cb6916e2cae55.webp)
比如,我们可以指定高亮的背景色为橙色(颜色可以是英文名称)
![](https://filescdn.proginn.com/be8281ba308ec8eeb1db18638eb1577c/9fae4ae9749e8922f0f271826b196bac.webp)
比如,我们可以指定高亮的背景色为紫红色(颜色可以是16进制)
![](https://filescdn.proginn.com/0a074fc10005997bf24a7a7b4a2147e1/0fdf9f6636f3d64ccdd92d0b7f44d286.webp)
2.2. 高亮最大值
df.style.highlight_max()
Signature:
df.style.highlight_max(
subset: 'Subset | None' = None,
color: 'str' = 'yellow',
axis: 'Axis | None' = 0,
props: 'str | None' = None,
) -> 'Styler'
Docstring:
Highlight the maximum with a style.
subset
用于指定操作的列或行
color
用于指定颜色,默认是黄色
axis
用于指定行最大、列最大或全部,默认是列方向最大
![](https://filescdn.proginn.com/3d1493fd3b67a8712c2ffcdab3ac54a0/865c0e52651ccd9fa47c1e361ba0018d.webp)
这里我们发现对于中文也有列最大高亮,至于为啥是蒙古其实我也不清楚,为了避免出现这种情况,有两种方法:①将这一列设置为索引(这里不做演示),②采用subset
指定
![](https://filescdn.proginn.com/1096287fff5795e78ee9624376ad049e/89a71b268ed24ee9e776f7db445f7500.webp)
指定颜色为灰色
![](https://filescdn.proginn.com/ac3b3e47dca96572dd25d566c6f0249d/fe9c0f63c675eb9ec2d992bf30033748.webp)
显示全部最大值
![](https://filescdn.proginn.com/1b82f8a88282be83d51cd5f6100fd6ce/49ba975e638175c539f2cc67be524f39.webp)
那么,Excel如何显示最大值呢?这里我们以显示全部最大值为例展开介绍,逻辑如下:
通过函数MAX获取数据区域的最大值 然后编辑格式满足单元格值等于这个最大值即可
操作为:选中数据区域,进行条件格式设置
->编辑格式规则
具体规则如下图:
![](https://filescdn.proginn.com/639eb070ea768adfad7e97763d8261c8/40958e8ec656d45177432b7ec79d0144.webp)
我们就可以得到想要的效果:
![](https://filescdn.proginn.com/63ebc04cc0a6fd873b0760a76f76802e/bac49a50ed972f36fdbc6efab880f4b7.webp)
同样的道理,我们可以根据需求高亮列或行的最大值、最小值等
2.3. 高亮最小值
df.style.highlight_min()
参数基本同高亮最大值,这里不再赘述,看案例
![](https://filescdn.proginn.com/c6e4dfa161f0cf72af2fa9da4a08e950/63ffec5633fb1f0b487a7e2f601c35f6.webp)
链式调用 最大最小值高亮
![](https://filescdn.proginn.com/7ddca04e860b5df2644fde167cfbf777/91f8326b256c6f3ec05f348a859d7546.webp)
2.4. 高亮区间值
df.style.highlight_between
Signature:
df.style.highlight_between(
subset: 'Subset | None' = None,
color: 'str' = 'yellow',
axis: 'Axis | None' = 0,
left: 'Scalar | Sequence | None' = None,
right: 'Scalar | Sequence | None' = None,
inclusive: 'str' = 'both',
props: 'str | None' = None,
) -> 'Styler'
Docstring:
Highlight a defined range with a style.
subset
用于指定操作的列或行
color
用于指定颜色,默认是黄色
axis
用于指定行、列或全部,如果left或right作为序列给出,则应用于这些序列的边界
left
用于指定区间最小值
right
用于指定区间最大值
inclusive
用于确定是否左右闭包,可选'both', 'neither', 'left', 'right'
props
用于突出显示CSS属性
高亮数量在[20, 30]
的单元格
![](https://filescdn.proginn.com/e2b54a3f6cf6a2255af900e127e0173b/290f83a2ad9d6e5e45cf37b496f8df29.webp)
props
用于突出显示CSS属性,案例中我们将待高亮的部分显示为字体颜色-白色,背景色-紫色
![](https://filescdn.proginn.com/6c8e45c3b86e1b91d10cc44da4f2ad54/2d750aa8318dc88c6c68b36bfbfc6652.webp)
金牌数区间[20, 30]
、银牌数区间[10, 20]
、铜牌数区间[5, 10]
![](https://filescdn.proginn.com/3f40a930dfd99d62ade41874f165a553/5b91ebb6512d03edf5e3c77b011c1e89.webp)
2.5. 高亮分位数
df.style.highlight_quantile()
Signature:
df.style.highlight_quantile(
subset: 'Subset | None' = None,
color: 'str' = 'yellow',
axis: 'Axis | None' = 0,
q_left: 'float' = 0.0,
q_right: 'float' = 1.0,
interpolation: 'str' = 'linear',
inclusive: 'str' = 'both',
props: 'str | None' = None,
) -> 'Styler'
Docstring:
Highlight values defined by a quantile with a style.
subset
用于指定操作的列或行
color
用于指定颜色,默认是黄色
axis
用于指定行、列或全部
q_left
用于指定分位数左边界,默认是0
q_right
用于指定分位数右边界,默认是1
inclusive
用于确定是否左右闭包,可选'both', 'neither', 'left', 'right'
props
用于突出显示CSS属性
比如,高亮各列奖牌数前15%的值
![](https://filescdn.proginn.com/1611a6b8f9954ba23769000984840665/2e980f444ec21eb8db5607fd7747478c.webp)
3. 色阶(背景及文本渐变色)
色阶部分包含背景渐变色和文本渐变色
3.1. 背景渐变色
在Excel中,直接通过条件格式->色阶
操作即可选择想要的背景渐变色效果
![](https://filescdn.proginn.com/6c8e45c3b86e1b91d10cc44da4f2ad54/f72f8c101f2313f36eb94f286371ac3b.webp)
而在Pandas中,我们可以通过df.style.background_gradient()
进行背景渐变色的设置。
Signature:
df.style.background_gradient(
cmap='PuBu',
low: 'float' = 0,
high: 'float' = 0,
axis: 'Axis | None' = 0,
subset: 'Subset | None' = None,
text_color_threshold: 'float' = 0.408,
vmin: 'float | None' = None,
vmax: 'float | None' = None,
gmap: 'Sequence | None' = None,
) -> 'Styler'
Docstring:
Color the background in a gradient style.
cmap
用于指定matplotlib色条
low
和high
用于指定最小最大值颜色边界,区间[0, 1]
axis
用于指定行、列或全部,默认是列方向
subset
用于指定操作的列或行
text_color_threshold
用于指定文本颜色亮度,区间[0, 1]
vmin
和vmax
用于指定与cmap最小最大值对应的单元格最小最大值
![](https://filescdn.proginn.com/6459888fe1d13da0439362193dbed1ab/f907108fa8279891cfdd0a7ac708082d.webp)
low
和high
用于指定最小最大值颜色边界,区间[0, 1]
![](https://filescdn.proginn.com/2f03b578d08ce80c864238b8bd27c635/55ef38121b4894f128b8124f7831f742.webp)
cmap
用于指定matplotlib色条,采用seaborn美化样式
![](https://filescdn.proginn.com/3c11e6bb5070eb731c0909c5dea0ef7b/e2b3b3fe64b74ed2fd9ec4e2680ea76b.webp)
text_color_threshold
用于指定文本颜色亮度,区间[0, 1]
![](https://filescdn.proginn.com/63e6f6ddb76c49f618206fa806835685/8f7e0448ae27c75da7cfd4962d6bd7db.webp)
vmin
和vmax
用于指定与cmap最小最大值对应的单元格最小最大值(10以下同色,70以上同色)
![](https://filescdn.proginn.com/27959f232dd7842a6696efabf1c3c390/f1c967d31965d8abfc9e3fb5f6d5fa10.webp)
我们可以看到以上对于缺失值来说,其背景色是黑色,我们可以通过链式方法和高亮缺失值对缺失值背景色进行修改
![](https://filescdn.proginn.com/83fd4102a7ef892a0834d541c8184a1a/b596b15819e44895871bc1540026ea79.webp)
3.2. 文本渐变色
文本渐变色顾名思义就是对单元格的文本进行颜色渐变,可以通过df.style.text_gradient()
来操作,其参数和背景渐变色基本一致。
![](https://filescdn.proginn.com/c40b2519306f72e0bd9d388081484969/70d628c56cd11551d279d6007547097e.webp)
4. 数据条
在Excel中,直接通过条件格式->数据条
操作即可选择想要的数据条效果
![](https://filescdn.proginn.com/1ae705b75ee2097f07a16b70439626e7/5562d6ecbf3aa4759e05cef8c560a05c.webp)
而在Pandas中,我们可以通过 df.style.bar()
来进行数据条绘制
Signature:
df.style.bar(
subset: 'Subset | None' = None,
axis: 'Axis | None' = 0,
color='#d65f5f',
width: 'float' = 100,
align: 'str' = 'left',
vmin: 'float | None' = None,
vmax: 'float | None' = None,
) -> 'Styler'
Docstring:
Draw bar chart in the cell backgrounds.
subset
用于指定操作的列或行
axis
用于指定行、列或全部,默认是列方向
color
用于指定数据条颜色
width
用于指定数据条长度,默认是100,区间[0, 100]
vmin
和vmax
用于指定与数据条最小最大值对应的单元格最小最大值
align
数据条与单元格对齐方式,默认是left左对齐,还有zero居中和mid位于(max-min)/2
比如,奖牌数(不算总的)最低0最高40+颜色为橙色+居中展示,金牌差数据条长度为50(也就是单元格一半的长度)、银牌差mid对齐+数据条为单元格一半长度+正负显示不同颜色
![](https://filescdn.proginn.com/1c07d643d58833f8c605bf31161109eb/922eb49d41b4b6c968df310fcb40aaa2.webp)
5. 数据格式化
调整数据格式用到df.style.format()
Signature:
df.style.format(
formatter: 'ExtFormatter | None' = None,
subset: 'Subset | None' = None,
na_rep: 'str | None' = None,
precision: 'int | None' = None,
decimal: 'str' = '.',
thousands: 'str | None' = None,
escape: 'str | None' = None,
) -> 'StylerRenderer'
Docstring:
Format the text display value of cells.
formatter
显示格式
subset
用于指定操作的列或行
na_rep
用于指定缺失值的格式
precision
用于指定浮点位数
decimal
用于用作浮点数、复数和整数的十进制分隔符的字符,默认是.
thousands
用作浮点数、复数和整数的千位分隔符的字符
escape
用于特殊格式输出(如html、latex等,这里不做展开,可参考官网)比如,我们给数据加上单位
枚
,缺失值显示为无
![](https://filescdn.proginn.com/5d6f97877a154a56e8282bb028750010/8b00da093010cbc463b79c2a2618b18e.webp)
设置小数点位数为0
![](https://filescdn.proginn.com/46676f3f487164a0431c2e9a751d6e4f/fa63182563ae1d1bafd906ac34c5c11c.webp)
指定列进行格式化
![](https://filescdn.proginn.com/57c393470e10fc6a5977e143684cc717/834fb2e59ebfe1651a32408ddeb73a76.webp)
分别对指定列进行单独格式化
![](https://filescdn.proginn.com/04744bb07d59b17764ff6d6f44a17be9/f4907a92f51cc974eedd466512e72090.webp)
6. 自定义格式函数
通过传递样式函数来自定义格式:
applymap()
(elementwise):接受一个函数,它接受一个值并返回一个带有 CSS 属性值对的字符串。
apply()
(column-/ row- /table-wise): 接受一个函数,它接受一个 Series 或 DataFrame 并返回一个具有相同形状的 Series、DataFrame 或 numpy 数组,其中每个元素都是一个带有 CSS 属性的字符串-值对。此方法根据axis
关键字参数一次传递一个或整个表的 DataFrame 的每一列或行。对于按列使用axis=0
、按行使用axis=1
,以及一次性使用整个表axis=None
。
比如,我们定义一个函数,如果金牌数<银牌数,则高亮金牌数这一列对应的值
![](https://filescdn.proginn.com/7f44e99acc63cf2d034e6a933459a6fe/3907db7555166e8d54a8275eda321bfd.webp)
比如,我们还可以定义函数,如果金牌数<银牌数,则这一行数据都高亮
![](https://filescdn.proginn.com/01aa2ca317604e5a402a385ab7d1904a/cdca82af65246cf01dee4ab76a2b7c6f.webp)
又或者,我们可以根据不同的比值对每行进行不同的高亮
![](https://filescdn.proginn.com/161dfd473e4408bc5591a7e1f7ccdf3f/2d401d07bb8acc04cc9a440e600210da.webp)
关于以上函数的写法,我们还可以调用numpy的where
和repeat
方法进行优化,如:
![](https://filescdn.proginn.com/ed9f23872e67d1dc9b803d7e71902a52/145757a75c9568095c3785ce65c46fcd.webp)
7. 其他
还有一些小操作,比如添加标题、隐藏索引、隐藏指定列等等
添加标题
![](https://filescdn.proginn.com/5e6253ac3377a268fe9f39135ab3bf3a/dbfebcdfad3345016b0de64dc2879f63.webp)
隐藏索引
![](https://filescdn.proginn.com/88132d978a7b25a8f92abf0480309c09/a56a1e51fca6884c28bfb01003b739f9.webp)
隐藏指定列
![](https://filescdn.proginn.com/2f189e72e55b81cd7876721275f9450f/7dc84ae9e65afd57fe7af47aa57595f2.webp)
设置属性
如果一些单元格属性和单元格值无关,我们可以通过df.style.set_properties()
来进行定制化操作,比如:背景色-黑色
,字体颜色-草绿色
,边框颜色-白色
。(css样式)
![](https://filescdn.proginn.com/b35c6ee066a6a8922f90f745713f0568/3ba0a5d6566587814432025818267941.webp)
选中放大
![](https://filescdn.proginn.com/71a708d9821dabd7e3ba97a263be2fb5/8102f8493260b1d7aa5330ba0cd9c0ce.webp)
鼠标选择单元格会有放大效果
![](https://filescdn.proginn.com/0e839551ab44be9fed005eccea22fabf/44b598fae19406b3997c1b246155be4c.webp)
导出Excel
就直接to_excel
就行了,dfs = df.style.xxx
,然后dfs.to_excel()
![](https://filescdn.proginn.com/9802ba8a4f6e7d8ac43f2ae620ce13f0/5f6a705ea8f9408de43347528877459d.webp)
导出html
![](https://filescdn.proginn.com/5ff71b4ded9a3016ee927a41a5b1ecd5/83db4788421010b2966875ceb244f8d9.webp)
以上就是本次全部内容,大家感兴趣的话可以自己演示一遍熟悉熟悉,又或者想想日常工作中的一些条件格式需求,然后通过Pandas演示出来效果看看。
小伙伴们,快快用实践一下吧!如果在学习过程中,有遇到任何问题,欢迎加我好友,我拉你进Python学习交流群共同探讨学习。
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