如何跳过着色 inf 值？

Question

在 pandas 中处理后，我正在 excel 中设置一些数据的样式。但是我有一些坏数据给了我很多 inf 值。有没有办法跳过着色 inf 值？

        cr = sns.light_palette("green", as_cmap=True)
        styler = data.style
        zeleno = styler.background_gradient(
            cmap=cr,
            subset=data.columns.get_loc_level('value1', level=1)[0]
        )
        styler.to_excel(writer, sheet_name=name)

我得到了这样的数据。

我需要这样，（跳过 inf 值，它们可以是白色或其他颜色）

Answer 1

目前，它仍然是一个更好的方法来使用apply and implement this manually as, even with the addition of gmap in 1.3.0, Styler.background_gradient不能支持单独的数据操作和显示以及子集。

要完成这项工作，我们需要完成两件事：

set_bad 确定如何处理“坏”值
确保 inf 被认为是“坏的”（它们不是）

确保 inf 被认为是坏的最简单的方法是 replace inf 和 NaN.

# Subset The DataFrame Before-Hand
cr = sns.light_palette("green", as_cmap=True)
# Set Bad to something like White
cr.set_bad('white')


def my_gradient(s, cmap):
    return [f'background-color: {mcolors.rgb2hex(x)}'
            for x in cmap(s.replace(np.inf, np.nan))]


# Use Subset Styler
styler = data.style
zeleno = styler.apply(
    my_gradient,
    cmap=cr,  # Passed to function
    subset=data.columns.get_loc_level('value1', level=1)[0],
    axis=0  # (Default)
)
zeleno

*样式仅应用于子集（value1 on level=1）

设置和使用的导入：

import numpy as np
import pandas as pd  # version 1.3.3
import seaborn as sns
from matplotlib import colors as mcolors

np.random.seed(25)
a = np.random.random((3, 4))
# Replace Randomly With inf
a[np.random.randint(0, 2, size=a.shape) == 0] = np.inf

data = pd.DataFrame(a, columns=pd.MultiIndex.from_product([
    list('AB'),
    ['value1', 'value2']
]))
data

如何跳过着色 inf 值？

How to skip coloring inf values?

python

pandas

matplotlib

seaborn

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