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我想对 Dataframe 中的多个列应用一个小方法。 color_negative 方法不能应用于带有字符串的列,因此我需要以某种方式跳过这些列。我可以想到两种方法来解决这个问题,但遗憾的是没有一种方法有效。
在方法 1 中:
我尝试通过使用 Dataframe 的索引并将 while 循环的递增计数器设置为 1 来逐一跳过第一列将该方法应用于每一列。执行此方法时我得到错误,即“Series”对象没有属性“style”,显然,我无法将方法应用于单个列。
在方法 2 中:
我尝试使用子集将方法仅应用于那些具有数值的列,但我不确定我是否正确使用子集。执行此方法时,我收到“Styler”类型的对象没有 len()
的错误。
这里是一个简化的例子:
import pandas as pd
d = {'col1': ['a', 'b'], 'col2': [21, 22], 'col3': [3, 51]}
df = pd.DataFrame(data=d)
def color_negative_red(val):
color = 'black'
if val < -1 : color = 'red'
if val > 1 : color = 'green'
return 'color: %s' % color
i=1
while i <= len(df):
#Approach 1
df.iloc[:, i] = df.iloc[:, i].style.applymap(color_negative_red)
#Approach 2
df = df.style.applymap(color_negative_red, subset = df.iloc[:, i])
i+=1
df
有人对如何解决这个问题有建议吗?
最佳答案
您可以选择想要的列,然后在它们上applymap
,如下所示:
column_names = ['name_a','name_b']
df[column_names] = df[column_names].applymap(my_func)
如果你愿意,你可以过滤掉字符串列
from numpy.core.multiarray import dtype
column_names = [name for name,col_type in df.dtypes.items() if col_type!=dtype('O')]
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!