python - 将 Pandas 样式应用于数据框的任意(非产品)子集

Question

如何将样式应用于 pandas 数据框的任意子集？具体来说，我有一个包含一些 NaN 的数据框 df，我想在所有地方应用背景渐变，除了有 NaN 的地方(对所有单元格应用相同的颜色图)。

我知道 background_gradient(和更一般的 applymap)有一个 subset 参数，但我从文档中不明白如何使用它选择数据框的任意子集。

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data={'A': [0, 1, np.nan], 'B': [.5, np.nan, 0], 'C': [np.nan, 1, 1]})
mask = ~pd.isnull(df)

那如果我试试

df.style.background_gradient(subset=mask)

我得到错误:

IndexingError: Too many indexers

我知道如何在特定情况下将样式应用于数据框的子集，其中该子集是索引和列的笛卡尔积，使用类似于此处的解决方案:How do I style a subset of a pandas dataframe? .所以问题是当子集不是这样的产品时该怎么办，如上例所示。

一种解决方案可能是遍历各列并逐列应用样式(然后每个应用程序 都应用于笛卡尔积子集)。在我的例子中，我可以将 low 和 high 参数传递给 background_gradient 方法以强制颜色图在列之间匹配，但是当(如上所述)这些列中的一个或多个包含唯一的非 NaN 值。这反过来可以通过重写 background_gradient 函数来绕过，但这显然是不可取的。

Answer 1

您可以为此编写自定义函数:

from matplotlib.cm import get_cmap
cmap = get_cmap('PuBu')

# update with low-high option
def threshold(x,low=0,high=1,mid=0.5):
    # nan cell
    if np.isnan(x): return ''

    # non-nan cell
    x = (x-low)/(high-low)
    background = f'background-color: rgba{cmap (x, bytes=True)}'
    text_color = f'color: white' if x > mid else ''
    return background+';'+text_color

# apply the style
df.style.applymap(threshold, low=-1, high=1, mid=0.3)

输出: