提问人:Ugur 提问时间:5/17/2019 最后编辑:Henry EckerUgur 更新时间:3/3/2023 访问量:2423
改变大熊猫的风格。DataFrame:永久?
Changing style of pandas.DataFrame: Permanently?
问:
例如,当我更改样式时,例如pandas.DataFrame
# 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 DataFrame 的样式不是永久性的。
为了让它们粘住,我可以将零件的输出分配给相同的数据帧,如下所示:(portfolio_df ...
portfolio_df = (portfolio_df ...
在 Jupyter Notebook 中显示它被覆盖后,我可以看到样式精美的 DataFrame。但是尝试从从模块导入的函数中更改样式,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。portfolio_df
编辑
检查样式设置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,该操作不返回 DataFrame,而是返回对象。我错误地认为我可以将这个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。...Styler
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 的源代码,我查看了文档字符串(参见 [1]):Pandas
class Styler
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 具有一个自动呈现数据帧的方法,并遵循应用的样式。
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 笔记本中使用它来呈现新样式。
我的理解是:我无法将我的数据帧输出到 Jupyter 笔记本中并期望它呈现新样式。但我可以输出以显示新风格。s
[1] 在class Styler
pandas/pandas/io/formats/style.py
Docstring,第 39 行。
答:
尝试使用此功能
df.style.applymap()
我可以给你两个建议:
1. 编写一个简单的函数来显示您的数据帧
这是迄今为止最简单、最不容易解决的解决方案。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)
)
这样,您就可以编写如下代码:
df.pipe(my_style) # This will output a formatted dataframe
或
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,但这就是你要求的;)
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"<", 1)
val = val.replace(">", r">", 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_
我在我的 ipython 配置文件中放置了 pandas 选项的启动脚本。
例如,这是我的 ipython 启动的样子
$ ls ~/.ipython/profile_default/startup/
10-pandas.py 11-import-modules.py README
我的熊猫设置如下所示
def setup_pandas_options(max_rows=50):
import pandas as pd
pd.set_option('display.expand_frame_repr', True)
pd.set_option('display.max_rows', max_rows)
pd.set_option('display.max_columns', 100)
pd.set_option('display.max_colwidth',180)
pd.set_option('display.width', 200)
然后我的 inports 启动看起来像:
try:
import os
import sys
import numpy as np
import pandas as pd
setup_pandas_options()
except ModuleNotFoundError:
pass
您可能需要在最初设置配置文件。
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