大熊猫风格背景渐变行和列

Question

添加背景渐变的pandas样式选项非常适合快速检查输出表.但是,它可以按行方式或按列方式应用.是否可以立即将其应用于整个数据框？

编辑:最低工作示例:

df = pd.DataFrame([[3,2,10,4],[20,1,3,2],[5,4,6,1]])
df.style.background_gradient()

Answer 1

目前,您无法background_gradient同时为Nickil Maveli指出的行/列设置.诀窍是自定义pandas函数background_gradient:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import colors

def background_gradient(s, m, M, cmap='PuBu', low=0, high=0):
    rng = M - m
    norm = colors.Normalize(m - (rng * low),
                            M + (rng * high))
    normed = norm(s.values)
    c = [colors.rgb2hex(x) for x in plt.cm.get_cmap(cmap)(normed)]
    return ['background-color: %s' % color for color in c]

df = pd.DataFrame([[3,2,10,4],[20,1,3,2],[5,4,6,1]])
df.style.apply(background_gradient,
               cmap='PuBu',
               m=df.min().min(),
               M=df.max().max(),
               low=0,
               high=0.2)

Answer 2

设置axis=None在 1.0.5 中对我有用

Answer 3

您需要将轴设置为无。对我来说使用seaborn的最佳解决方案：

import seaborn as sns
import pandas as pd
cm = sns.color_palette("blend:white,green", as_cmap=True)
df.style.background_gradient(cmap = cm,axis=None)

Answer 4

您可以使用axis=None摆脱调用中的最小和最大计算：

def background_gradient(s, m=None, M=None, cmap='PuBu', low=0, high=0):
    print(s.shape)
    if m is None:
        m = s.min().min()
    if M is None:
        M = s.max().max()
    rng = M - m
    norm = colors.Normalize(m - (rng * low),
                            M + (rng * high))
    normed = s.apply(norm)

    cm = plt.cm.get_cmap(cmap)
    c = normed.applymap(lambda x: colors.rgb2hex(cm(x)))
    ret = c.applymap(lambda x: 'background-color: %s' % x)
    return ret


df.style.apply(background_gradient, axis=None)

编辑：您可能需要使用normed = s.apply(lambda x: norm(x.values))的这个工作对matplotlib 2.2