python - 更改 pandas.DataFrame 的样式 : Permanently?

Question

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的。

为了让它们粘在一起，我可以将 (portfolio_df ... 部分的输出分配给同一个数据帧，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。但是尝试从模块导入的函数内更改样式，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

检查样式操作的返回值的类型

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

我看到这个:

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

因此该操作不会返回 DataFrame，而是返回 ...Styler 对象。我错误地认为我可以将这个返回值重新分配给我原来的 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？答案似乎是风格不会永久改变。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.

因此，在 Jupyter 笔记本中，Styler 有一种方法可以根据应用的样式自动渲染数据帧。

否则(在 iPython 中)它会创建 HTML。

将应用样式的返回值分配给变量

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

我可以在 Jupyter 笔记本中使用它来渲染新样式。

我的理解是:我无法将数据帧输出到 Jupyter 笔记本中并期望它呈现新样式。但我可以输出 s 来显示新样式。

<小时/>

[1]

中的 Styler 类

pandas/pandas/io/formats/style.py

文档字符串，第 39 行。

Answer 1

我可以给你两个建议:

1。编写一个简单的函数来显示数据帧

这是迄今为止最简单、最简单的解决方案。你可以这样写:

def my_style(df:pd.DataFrame, color_columns:list[str]=['roi', 'percent_of_ath']):
    return (df
            .style
            .applymap(lambda v: 'color: red' if v < 0 
                                 else None, subset=color_columns)
           )    

这可以让你编写如下代码:

df.pipe(my_style) # 这将输出格式化的数据帧

或者

from IPython.display import display 

# This will print a nicely formatted dataframe
def my_display(df:pd.DataFrame, style=my_style):
    display(df.pipe(style))

2。覆盖 Pandas _repr_html_ 方法

我不建议这样做，但这正是您所要求的;)

from pandas._config import get_option
from pandas.io.formats import format as fmt

def _my_repr_html_(self) -> str | None:
        """
        Return a html representation for a particular DataFrame.

        Mainly for IPython notebook.
        """
        if self._info_repr():
            buf = StringIO()
            self.info(buf=buf)
            # need to escape the <class>, should be the first line.
            val = buf.getvalue().replace("<", r"&lt;", 1)
            val = val.replace(">", r"&gt;", 1)
            return "<pre>" + val + "</pre>"

        if get_option("display.notebook_repr_html"):
            max_rows = get_option("display.max_rows")
            min_rows = get_option("display.min_rows")
            max_cols = get_option("display.max_columns")
            show_dimensions = get_option("display.show_dimensions")

            formatter = fmt.DataFrameFormatter(
                self,
                columns=None,
                col_space=None,
                na_rep="NaN",
                formatters=None,
                float_format=None,
                sparsify=None,
                justify=None,
                index_names=True,
                header=True,
                index=True,
                bold_rows=True,
                escape=True,
                max_rows=max_rows,
                min_rows=min_rows,
                max_cols=max_cols,
                show_dimensions=show_dimensions,
                decimal=".",
            )
            # return fmt.DataFrameRenderer(formatter).to_html(notebook=True)
            return self.pipe(my_style).to_html(notebook=True) # <<<< !!! HERE !!! 
        else:
            return None
        
df.pipe(_my_repr_html_)

pd.DataFrame._repr_html_ = _my_repr_html_

小心!此示例代码不能处理很长或很宽的 DataFrame。

编辑:

上面用于覆盖 repr_html 的代码对 pandas 代码进行了最少的编辑。这是一个最小的工作示例:

def my_style(df:pd.DataFrame, color_columns:list[str]=['roi', 'percent_of_ath']):
    return (df.style.applymap(
            lambda v: 'color: red' if v < 0 else None, subset=color_columns)
           ) 

def _my_repr_html_(self) -> str | None:
    return self.pipe(my_style)._repr_html_() # <<<< !!! HERE !!! 
        
pd.DataFrame._repr_html_ = _my_repr_html_