更改 pandas.DataFrame 的样式：永久？

Question

当我改变 a 的样式时pandas.DataFrame，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性的。

为了让它们粘在一起，我可以将部件的输出分配(portfolio_df ...给同一个数据帧，如下所示：

portfolio_df = (portfolio_df ...

portfolio_df在 Jupyter Notebook 中显示覆盖的内容，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

所以该操作不会返回一个DataFrame，而是一个...Styler对象。我错误地认为我可以将此返回值重新分配给我的原始 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呢？

编辑2

查看 的源代码Pandas，我查看了文档字符串class Styler（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 有一个方法可以自动渲染数据帧，尊重所应用的样式。

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来显示新的样式。

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[1]class Styler在

pandas/pandas/io/formats/style.py

文档字符串，第 39 行。

Answer 1

尝试使用这个功能

df.style.applymap()