如何使用 pandas 应用具有条件的不同样式

Question

我想根据在另一个等长列表中找到的值，将不同的背景颜色应用于 DataFrame 的列。我的数据（这是一个玩具示例）具有以下结构：

Username    Password    Indications New_name    Mr/Mrs  Balance
Carlos       xxx         LoreIpsum  Corona      Mrs     100
Daniel       yyy         LoreIpsum  Corona      Mrs     200
Guille       zzz         LoreIpsum  Corona      Mrs     300

我正在开发一个测试自动化框架。在某些时候，我需要从网站读取值（balance 列）并将其与我从 excel 读取的值进行比较。这样做之后，我将 True 或 False 附加到列表中。因此，如果前两个读取值等于我的电子表格中的数据但第三个是错误的，我的列表将如下所示：

In:  Print(checkList)
Out: [True, True, False]

我找到了如何通过此命令将样式应用于行：

df.style.applymap(lambda x: 'background-color: red' if Condition else 'background-color: green', subset=['Balance'])

我的问题是我不知道如何使用布尔值遍历行和列表，上面的代码行对所有行应用相同的条件。如有必要，我可以提供进一步的解释。

Answer 1

您可以根据条件创建由 background-color 填充的 DataFrame，例如来自 Styler.apply 中的列表：

checkList =  [True, True, False]

def highlight(x):
    c1 = 'background-color: red'
    c2 = 'background-color: green' 

    #if necessary pass condition
    #checkList = x['Balance'] < 300
    #empty DataFrame of styles
    df1 = pd.DataFrame('', index=x.index, columns=x.columns)
    #set Balance column by condition in list (necessary same length like df)
    df1['Balance'] = np.where(checkList, c1, c2)
    return df1


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

Answer 2

如果@jezrael 解决方案 returns 出局：(TypeError:_translate() 缺少 2 个必需的位置参数：'sparse_index' 和 'sparse_cols')

将 pandas 降级到 1.2.4 版本可能是一个临时解决方案...

# Uninstall any pandas library installed:
pip uninstall pandas

# After uninstalling pandas, install pandas==1.2.4
pip install pandas==1.2.4

然后你可以尝试创建 DataFrame 由 background-color 填充的条件，例如来自你在 Styler.apply 中的列表，作为 @jezrael 解决方案。

使用 df.loc 而不是 np.where 的替代解决方案：

checkList =  [True, True, False]

def highlight(x):
   c1 = 'background-color: red'
   c2 = 'background-color: green'

   # If necessary pass condition 
   checkList =  x['Balance'] <= 300
   checkList2 = x['Balance'] > 300
   
  # Empty DataFrame of styles
  df1 = pd.DataFrame(x, index=x.index, columns=x.columns)

  #set Balance column by condition in checkList (using df1.loc instead of np.where)
  df1.loc[checkList, 'Balance'] = c1
  df1.loc[chekcList2, 'Balance'] = c2

  # Return styled dataset
  return df1

# To apply highlight styler:
df.style.apply(highlight, axis=None)

如何使用 pandas 应用具有条件的不同样式

How to apply different styles with a condition using pandas

python

pandas

dataframe

pandas-styles