理解 pandas' applymap 参数

Question

我正在尝试使用此 post、.

中的指南突出显示我的数据框中的特定列

我的问题是关于 subset 参数的使用。我的猜测是它是 **kwargs 参数的一部分。然而，来自 Pandas、https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.applymap.html 的官方文档对此进行了含糊的解释。

所以一般来说，我怎么知道每次看到**kwargs我可以使用哪些关键词？

谢谢！

Answer 1

您似乎混淆了 pandas.DataFrame.applymap 和 df.style.applymap（其中 df 是 pd.DataFrame 的一个实例），subset 独立存在而不是kwargs 参数的一部分。

这是找出（在您的终端或 Jupyter 笔记本单元中）此方法（或任何其他 Pandas 方法）的命名参数的一种方法：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame()
help(df.style.applymap)

# Output

Help on method applymap in module pandas.io.formats.style:

applymap(func: 'Callable', subset: 'Subset | None' = None, **kwargs) 
-> 'Styler' method of pandas.io.formats.style.Styler instance
    Apply a CSS-styling function elementwise.
    
    Updates the HTML representation with the result.
    
    Parameters
    ----------
    func : function
        ``func`` should take a scalar and return a string.
    
    subset : label, array-like, IndexSlice, optional
        A valid 2d input to `DataFrame.loc[<subset>]`, or, in the case of a 1d input
        or single key, to `DataFrame.loc[:, <subset>]` where the columns are
        prioritised, to limit ``data`` to *before* applying the function.
    
    **kwargs : dict
        Pass along to ``func``. 
   ...

理解 pandas' applymap 参数

Understand pandas' applymap argument

dataframe

pandas

python-applymap