将 iloc 与 pandas 样式器一起使用
Using iloc with pandas styler
我目前有:
def color_cell(val):
color = 'lightgreen' if val ==0 else 'white'
return 'background-color: %s' % color
s = df.style.applymap(color_cell)
给出以下数据框:
我想使用 pandas.dataframe.iloc 来挑选突出显示的值。例如,使用 df.iloc[0,1]
和 df.iloc[1,2]
以便仅突出显示这些值。
如何更新此代码?
"Only label-based slicing is supported right now, not positional." 见 docs
解决方法可能如下所示:
# sample data
np.random.seed(1)
df = pd.DataFrame({'col':np.random.randint(0,4,5),
'col1':np.random.randint(0,4,5),
'col2':np.random.randint(0,4,5)})
def color_cell(df):
return 'background-color: lightgreen'
df.style.applymap(color_cell, subset=(0,'col')).applymap(color_cell, subset=(1,'col2'))
我目前有:
def color_cell(val):
color = 'lightgreen' if val ==0 else 'white'
return 'background-color: %s' % color
s = df.style.applymap(color_cell)
给出以下数据框:
我想使用 pandas.dataframe.iloc 来挑选突出显示的值。例如,使用 df.iloc[0,1]
和 df.iloc[1,2]
以便仅突出显示这些值。
如何更新此代码?
"Only label-based slicing is supported right now, not positional." 见 docs
解决方法可能如下所示:
# sample data
np.random.seed(1)
df = pd.DataFrame({'col':np.random.randint(0,4,5),
'col1':np.random.randint(0,4,5),
'col2':np.random.randint(0,4,5)})
def color_cell(df):
return 'background-color: lightgreen'
df.style.applymap(color_cell, subset=(0,'col')).applymap(color_cell, subset=(1,'col2'))