Python pandas 中的灵活链接

Question

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我将两种方法依次应用于 pandas 样式器对象，例如

df.style \
  .applymap(mapping1, subset=["column_a"]) \
  .applymap(mapping2, subset=["column_b"])

不过，我应用的映射各不相同。例如，我可能意识到我想为列 column_c 添加一个名为 mapping3 的新映射。为了可扩展性，我希望能够快速添加映射并应用它，而不必在上面的代码片段中也添加一行。

我的问题

我想灵活地提供映射并将它们全部应用到 df，其中输入是映射列表（如 mappings = [(mapping1, col1), (mapping2, col2), (mapping3, col3)]，输出是样式化数据框。

尽管这个问题使用了样式化数据框的例子，但我认为这个问题本身并不局限于链接样式器对象。我认为它与 pandas.

中所有类型的链接方法相关

可重现的例子

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "column_a": [-1, -2, 3, 4],
    "column_b": ["good", "bad", "neutral", "amazing"],
    "column_c": [0.1, 0.9, 0.5, 1]
})


def mapping1(val):
    if val < 0:
        color = "red"
    elif val > 0:
        color = "green"
    else:
        color = "black"
    return "background-color: %s" % color


def mapping2(val):
    if val == "amazing":
        color = "purple"
    else:
        color = "black"
    return "color: %s" % color


def mapping3(val):
    if val < 0.8:
        color = "orange"
    if val >= 0.8:
        color = "green"
    return "color: %s" % color


styler = df.style \
    .applymap(mapping1, subset=['column_a']) \
    .applymap(mapping2, subset=["column_b"]) \
    .applymap(mapping3, subset=["column_c"])

styler

Answer 1

我们可以在循环中执行applymap:

mappings = [
    (mapping1, 'column_a'),
    (mapping2, 'column_b'),
    (mapping3, 'column_c')]

x = df.style
for m in mappings:
    x = x.applymap(m[0], m[1])

x

Answer 2

这是一种使用 style.apply 并反转 dict

的方法

mappings = [(mapping1, 'column_a'), (mapping2, 'column_b'), (mapping3, 'column_c')]

df.style.apply({v:k for k,v in mappings})

Python pandas 中的灵活链接

Flexible chaining in Python pandas

python

pandas

chaining

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