Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十九·一）（3）

Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十九·一）（2）https://developer.aliyun.com/article/1509807

其他有趣且有用的东西

这里有一些有趣的例子。

小部件

Styler 与小部件的交互效果相当不错。如果你在网上查看而不是自己运行笔记本，你将错过交互式调整颜色板的功能。

[62]: 

from ipywidgets import widgets
@widgets.interact
def f(h_neg=(0, 359, 1), h_pos=(0, 359), s=(0., 99.9), l=(0., 99.9)):
    return df2.style.background_gradient(
        cmap=sns.palettes.diverging_palette(h_neg=h_neg, h_pos=h_pos, s=s, l=l,
                                            as_cmap=True)
    ) 

放大

[63]: 

def magnify():
    return [dict(selector="th",
                 props=[("font-size", "4pt")]),
            dict(selector="td",
                 props=[('padding', "0em 0em")]),
            dict(selector="th:hover",
                 props=[("font-size", "12pt")]),
            dict(selector="tr:hover td:hover",
                 props=[('max-width', '200px'),
                        ('font-size', '12pt')])
] 

[64]: 

np.random.seed(25)
cmap = cmap=sns.diverging_palette(5, 250, as_cmap=True)
bigdf = pd.DataFrame(np.random.randn(20, 25)).cumsum()
bigdf.style.background_gradient(cmap, axis=1)\
    .set_properties(**{'max-width': '80px', 'font-size': '1pt'})\
    .set_caption("Hover to magnify")\
    .format(precision=2)\
    .set_table_styles(magnify()) 

[64]: 

鼠标悬停放大

粘性标题

如果您在笔记本中显示一个大的矩阵或 DataFrame，但您想要始终看到列和行标题，您可以使用.set_sticky 方法来操作表格样式 CSS。

[65]: 

bigdf = pd.DataFrame(np.random.randn(16, 100))
bigdf.style.set_sticky(axis="index") 

[65]: 

| | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 32 | 33 | 34 | 35 | 36 | 37 | 38 | 39 | 40 | 41 | 42 | 43 | 44 | 45 | 46 | 47 | 48 | 49 | 50 | 51 | 52 | 53 | 54 | 55 | 56 | 57 | 58 | 59 | 60 | 61 | 62 | 63 | 64 | 65 | 66 | 67 | 68 | 69 | 70 | 71 | 72 | 73 | 74 | 75 | 76 | 77 | 78 | 79 | 80 | 81 | 82 | 83 | 84 | 85 | 86 | 87 | 88 | 89 | 90 | 91 | 92 | 93 | 94 | 95 | 96 | 97 | 98 | 99 |

| — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |

| 0 | -0.773866 | -0.240521 | -0.217165 | 1.173609 | 0.686390 | 0.008358 | 0.696232 | 0.173166 | 0.620498 | 0.504067 | 0.428066 | -0.051824 | 0.719915 | 0.057165 | 0.562808 | -0.369536 | 0.483399 | 0.620765 | -0.354342 | -1.469471 | -1.937266 | 0.038031 | -1.518162 | -0.417599 | 0.386717 | 0.716193 | 0.489961 | 0.733957 | 0.914415 | 0.679894 | 0.255448 | -0.508338 | 0.332030 | -0.111107 | -0.251983 | -1.456620 | 0.409630 | 1.062320 | -0.577115 | 0.718796 | -0.399260 | -1.311389 | 0.649122 | 0.091566 | 0.628872 | 0.297894 | -0.142290 | -0.542291 | -0.914290 | 1.144514 | 0.313584 | 1.182635 | 1.214235 | -0.416446 | -1.653940 | -2.550787 | 0.442473 | 0.052127 | -0.464469 | -0.523852 | 0.989726 | -1.325539 | -0.199687 | -1.226727 | 0.290018 | 1.164574 | 0.817841 | -0.309509 | 0.496599 | 0.943536 | -0.091850 | -2.802658 | 2.126219 | -0.521161 | 0.288098 | -0.454663 | -1.676143 | -0.357661 | -0.788960 | 0.185911 | -0.017106 | 2.454020 | 1.832706 | -0.911743 | -0.655873 | -0.000514 | -2.226997 | 0.677285 | -0.140249 | -0.408407 | -0.838665 | 0.482228 | 1.243458 | -0.477394 | -0.220343 | -2.463966 | 0.237325 | -0.307380 | 1.172478 | 0.819492 |

| 1 | 0.405906 | -0.978919 | 1.267526 | 0.145250 | -1.066786 | -2.114192 | -1.128346 | -1.082523 | 0.372216 | 0.004127 | -0.211984 | 0.937326 | -0.935890 | -1.704118 | 0.611789 | -1.030015 | 0.636123 | -1.506193 | 1.736609 | 1.392958 | 1.009424 | 0.353266 | 0.697339 | -0.297424 | 0.428702 | -0.145346 | -0.333553 | -0.974699 | 0.665314 | 0.971944 | 0.121950 | -1.439668 | 1.018808 | 1.442399 | -0.199585 | -1.165916 | 0.645656 | 1.436466 | -0.921215 | 1.293906 | -2.706443 | 1.460928 | -0.823197 | 0.292952 | -1.448992 | 0.026692 | -0.975883 | 0.392823 | 0.442166 | 0.745741 | 1.187982 | -0.218570 | 0.305288 | 0.054932 | -1.476953 | -0.114434 | 0.014103 | 0.825394 | -0.060654 | -0.413688 | 0.974836 | 1.339210 | 1.034838 | 0.040775 | 0.705001 | 0.017796 | 1.867681 | -0.390173 | 2.285277 | 2.311464 | -0.085070 | -0.648115 | 0.576300 | -0.790087 | -1.183798 | -1.334558 | -0.454118 | 0.319302 | 1.706488 | 0.830429 | 0.502476 | -0.079631 | 0.414635 | 0.332511 | 0.042935 | -0.160910 | 0.918553 | -0.292697 | -1.303834 | -0.199604 | 0.871023 | -1.370681 | -0.205701 | -0.492973 | 1.123083 | -0.081842 | -0.118527 | 0.245838 | -0.315742 | -0.511806 |

| 2 | 0.011470 | -0.036104 | 1.399603 | -0.418176 | -0.412229 | -1.234783 | -1.121500 | 1.196478 | -0.569522 | 0.422022 | -0.220484 | 0.804338 | 2.892667 | -0.511055 | -0.168722 | -1.477996 | -1.969917 | 0.471354 | 1.698548 | 0.137105 | -0.762052 | 0.199379 | -0.964346 | -0.256692 | 1.265275 | 0.848762 | -0.784161 | 1.863776 | -0.355569 | 0.854552 | 0.768061 | -2.075718 | -2.501069 | 1.109868 | 0.957545 | -0.683276 | 0.307764 | 0.733073 | 1.706250 | -1.118091 | 0.374961 | -1.414503 | -0.524183 | -1.662696 | 0.687921 | 0.521732 | 1.451396 | -0.833491 | -0.362796 | -1.174444 | -0.813893 | -0.893220 | 0.770743 | 1.156647 | -0.647444 | 0.125929 | 0.513600 | -0.537874 | 1.992052 | -1.946584 | -0.104759 | 0.484779 | -0.290936 | -0.441075 | 0.542993 | -1.050038 | 1.630482 | 0.239771 | -1.177310 | 0.464804 | -0.966995 | 0.646086 | 0.486899 | 1.022196 | -2.267827 | -1.229616 | 1.313805 | 1.073292 | 2.324940 | -0.542720 | -1.504292 | 0.777643 | -0.618553 | 0.011342 | 1.385062 | 1.363552 | -0.549834 | 0.688896 | 1.361288 | -0.381137 | 0.797812 | -1.128198 | 0.369208 | 0.540132 | 0.413853 | -0.200308 | -0.969126 | 0.981293 | -0.009783 | -0.320020 |

| 3 | -0.574816 | 1.419977 | 0.434813 | -1.101217 | -1.586275 | 1.979573 | 0.378298 | 0.782326 | 2.178987 | 0.657564 | 0.683774 | -0.091000 | -0.059552 | -0.738908 | -0.907653 | -0.701936 | 0.580039 | -0.618757 | 0.453684 | 1.665382 | -0.152321 | 0.880077 | 0.571073 | -0.604736 | 0.532359 | 0.515031 | -0.959844 | -0.887184 | 0.435781 | 0.862093 | -0.956321 | -0.625909 | 0.194472 | 0.442490 | 0.526503 | -0.215274 | 0.090711 | 0.932592 | 0.811999 | -2.497026 | 0.631545 | 0.321418 | -0.425549 | -1.078832 | 0.753444 | 0.199790 | -0.360526 | -0.013448 | -0.819476 | 0.814869 | 0.442118 | -0.972048 | -0.060603 | -2.349825 | 1.265445 | -0.573257 | 0.429124 | 1.049783 | 1.954773 | 0.071883 | -0.094209 | 0.265616 | 0.948318 | 0.331645 | 1.343401 | -0.167934 | -1.105252 | -0.167077 | -0.096576 | -0.838161 | -0.208564 | 0.394534 | 0.762533 | 1.235357 | -0.207282 | -0.202946 | -0.468025 | 0.256944 | 2.587584 | 1.186697 | -1.031903 | 1.428316 | 0.658899 | -0.046582 | -0.075422 | 1.329359 | -0.684267 | -1.524182 | 2.014061 | 3.770933 | 0.647353 | -1.021377 | -0.345493 | 0.582811 | 0.797812 | 1.326020 | 1.422857 | -3.077007 | 0.184083 | 1.478935 |

| 4 | -0.600142 | 1.929561 | -2.346771 | -0.669700 | -1.165258 | 0.814788 | 0.444449 | -0.576758 | 0.353091 | 0.408893 | 0.091391 | -2.294389 | 0.485506 | -0.081304 | -0.716272 | -1.648010 | 1.005361 | -1.489603 | 0.363098 | 0.758602 | -1.373847 | -0.972057 | 1.988537 | 0.319829 | 1.169060 | 0.146585 | 1.030388 | 1.165984 | 1.369563 | 0.730984 | -1.383696 | -0.515189 | -0.808927 | -1.174651 | -1.631502 | -1.123414 | -0.478155 | -1.583067 | 1.419074 | 1.668777 | 1.567517 | 0.222103 | -0.336040 | -1.352064 | 0.251032 | -0.401695 | 0.268413 | -0.012299 | -0.918953 | 2.921208 | -0.581588 | 0.672848 | 1.251136 | 1.382263 | 1.429897 | 1.290990 | -1.272673 | -0.308611 | -0.422988 | -0.675642 | 0.874441 | 1.305736 | -0.262585 | -1.099395 | -0.667101 | -0.646737 | -0.556338 | -0.196591 | 0.119306 | -0.266455 | -0.524267 | 2.650951 | 0.097318 | -0.974697 | 0.189964 | 1.141155 | -0.064434 | 1.104971 | -1.508908 | -0.031833 | 0.803919 | -0.659221 | 0.939145 | 0.214041 | -0.531805 | 0.956060 | 0.249328 | 0.637903 | -0.510158 | 1.850287 | -0.348407 | 2.001376 | -0.389643 | -0.024786 | -0.470973 | 0.869339 | 0.170667 | 0.598062 | 1.217262 | 1.274013 |

| 5 | -0.389981 | -0.752441 | -0.734871 | 3.517318 | -1.173559 | -0.004956 | 0.145419 | 2.151368 | -3.086037 | -1.569139 | 1.449784 | -0.868951 | -1.687716 | -0.994401 | 1.153266 | 1.803045 | -0.819059 | 0.847970 | 0.227102 | -0.500762 | 0.868210 | 1.823540 | 1.161007 | -0.307606 | -0.713416 | 0.363560 | -0.822162 | 2.427681 | -0.129537 | -0.078716 | 1.345644 | -1.286094 | 0.237242 | -0.136056 | 0.596664 | -1.412381 | 1.206341 | 0.299860 | 0.705238 | 0.142412 | -1.059382 | 0.833468 | 1.060015 | -0.527045 | -1.135732 | -1.140983 | -0.779540 | -0.640875 | -1.217196 | -1.675663 | 0.241263 | -0.273322 | -1.697936 | -0.594943 | 0.101154 | 1.391735 | -0.426953 | 1.008344 | -0.818577 | 1.924570 | -0.578900 | -0.457395 | -1.096705 | 0.418522 | -0.155623 | 0.169706 | -2.533706 | 0.018904 | 1.434160 | 0.744095 | 0.647626 | -0.770309 | 2.329141 | -0.141547 | -1.761594 | 0.702091 | -1.531450 | -0.788427 | -0.184622 | -1.942321 | 1.530113 | 0.503406 | 1.105845 | -0.935120 | -1.115483 | -2.249762 | 1.307135 | 0.788412 | -0.441091 | 0.073561 | 0.812101 | -0.916146 | 1.573714 | -0.309508 | 0.499987 | 0.187594 | 0.558913 | 0.903246 | 0.317901 | -0.809797 |

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| 10 | -0.405638 | -1.402027 | -1.166242 | 1.306184 | 0.856283 | -1.236170 | -0.646721 | -1.474064 | 0.082960 | 0.090310 | -0.169977 | 0.406345 | 0.915427 | -0.974503 | 0.271637 | 1.539184 | -0.098866 | -0.525149 | 1.063933 | 0.085827 | -0.129622 | 0.947959 | -0.072496 | -0.237592 | 0.012549 | 1.065761 | 0.996596 | -0.172481 | 2.583139 | -0.028578 | -0.254856 | 1.328794 | -1.592951 | 2.434350 | -0.341500 | -0.307719 | -1.333273 | -1.100845 | 0.209097 | 1.734777 | 0.639632 | 0.424779 | -0.129327 | 0.905029 | -0.482909 | 1.731628 | -2.783425 | -0.333677 | -0.110895 | 1.212636 | -0.208412 | 0.427117 | 1.348563 | 0.043859 | 1.772519 | -1.416106 | 0.401155 | 0.807157 | 0.303427 | -1.246288 | 0.178774 | -0.066126 | -1.862288 | 1.241295 | 0.377021 | -0.822320 | -0.749014 | 1.463652 | 1.602268 | -1.043877 | 1.185290 | -0.565783 | -1.076879 | 1.360241 | -0.121991 | 0.991043 | 1.007952 | 0.450185 | -0.744376 | 1.388876 | -0.316847 | -0.841655 | -1.056842 | -0.500226 | 0.096959 | 1.176896 | -2.939652 | 1.792213 | 0.316340 | 0.303218 | 1.024967 | -0.590871 | -0.453326 | -0.795981 | -0.393301 | -0.374372 | -1.270199 | 1.618372 | 1.197727 | -0.914863 |

| 11 | -0.625210 | 0.288911 | 0.288374 | -1.372667 | -0.591395 | -0.478942 | 1.335664 | -0.459855 | -1.615975 | -1.189676 | 0.374767 | -2.488733 | 0.586656 | -1.422008 | 0.496030 | 1.911128 | -0.560660 | -0.499614 | -0.372171 | -1.833069 | 0.237124 | -0.944446 | 0.912140 | 0.359790 | -1.359235 | 0.166966 | -0.047107 | -0.279789 | -0.594454 | -0.739013 | -1.527645 | 0.401668 | 1.791252 | -2.774848 | 0.523873 | 2.207585 | 0.488999 | -0.339283 | 0.131711 | 0.018409 | 1.186551 | -0.424318 | 1.554994 | -0.205917 | -0.934975 | 0.654102 | -1.227761 | -0.461025 | -0.421201 | -0.058615 | -0.584563 | 0.336913 | -0.477102 | -1.381463 | 0.757745 | -0.268968 | 0.034870 | 1.231686 | 0.236600 | 1.234720 | -0.040247 | 0.029582 | 1.034905 | 0.380204 | -0.012108 | -0.859511 | -0.990340 | -1.205172 | -1.030178 | 0.426676 | 0.497796 | -0.876808 | 0.957963 | 0.173016 | 0.131612 | -1.003556 | -1.069908 | -1.799207 | 1.429598 | -0.116015 | -1.454980 | 0.261917 | 0.444412 | 0.273290 | 0.844115 | 0.218745 | -1.033350 | -1.188295 | 0.058373 | 0.800523 | -1.627068 | 0.861651 | 0.871018 | -0.003733 | -0.243354 | 0.947296 | 0.509406 | 0.044546 | 0.266896 | 1.337165 |

| 12 | 0.699142 | -1.928033 | 0.105363 | 1.042322 | 0.715206 | -0.763783 | 0.098798 | -1.157898 | 0.134105 | 0.042041 | 0.674826 | 0.165649 | -1.622970 | -3.131274 | 0.597649 | -1.880331 | 0.663980 | -0.256033 | -1.524058 | 0.492799 | 0.221163 | 0.429622 | -0.659584 | 1.264506 | -0.032131 | -2.114907 | -0.264043 | 0.457835 | -0.676837 | -0.629003 | 0.489145 | -0.551686 | 0.942622 | -0.512043 | -0.455893 | 0.021244 | -0.178035 | -2.498073 | -0.171292 | 0.323510 | -0.545163 | -0.668909 | -0.150031 | 0.521620 | -0.428980 | 0.676463 | 0.369081 | -0.724832 | 0.793542 | 1.237422 | 0.401275 | 2.141523 | 0.249012 | 0.486755 | -0.163274 | 0.592222 | -0.292600 | -0.547168 | 0.619104 | -0.013605 | 0.776734 | 0.131424 | 1.189480 | -0.666317 | -0.939036 | 1.105515 | 0.621452 | 1.586605 | -0.760970 | 1.649646 | 0.283199 | 1.275812 | -0.452012 | 0.301361 | -0.976951 | -0.268106 | -0.079255 | -1.258332 | 2.216658 | -1.175988 | -0.863497 | -1.653022 | -0.561514 | 0.450753 | 0.417200 | 0.094676 | -2.231054 | 1.316862 | -0.477441 | 0.646654 | -0.200252 | 1.074354 | -0.058176 | 0.120990 | 0.222522 | -0.179507 | 0.421655 | -0.914341 | -0.234178 | 0.741524 |

| 13 | 0.932714 | 1.423761 | -1.280835 | 0.347882 | -0.863171 | -0.852580 | 1.044933 | 2.094536 | 0.806206 | 0.416201 | -1.109503 | 0.145302 | -0.996871 | 0.325456 | -0.605081 | 1.175326 | 1.645054 | 0.293432 | -2.766822 | 1.032849 | 0.079115 | -1.414132 | 1.463376 | 2.335486 | 0.411951 | -0.048543 | 0.159284 | -0.651554 | -1.093128 | 1.568390 | -0.077807 | -2.390779 | -0.842346 | -0.229675 | -0.999072 | -1.367219 | -0.792042 | -1.878575 | 1.451452 | 1.266250 | -0.734315 | 0.266152 | 0.735523 | -0.430860 | 0.229864 | 0.850083 | -2.241241 | 1.063850 | 0.289409 | -0.354360 | 0.113063 | -0.173006 | 1.386998 | 1.886236 | 0.587119 | -0.961133 | 0.399295 | 1.461560 | 0.310823 | 0.280220 | -0.879103 | -1.326348 | 0.003337 | -1.085908 | -0.436723 | 2.111926 | 0.106068 | 0.615597 | 2.152996 | -0.196155 | 0.025747 | -0.039061 | 0.656823 | -0.347105 | 2.513979 | 1.758070 | 1.288473 | -0.739185 | -0.691592 | -0.098728 | -0.276386 | 0.489981 | 0.516278 | -0.838258 | 0.596673 | -0.331053 | 0.521174 | -0.145023 | 0.836693 | -1.092166 | 0.361733 | -1.169981 | 0.046731 | 0.655377 | -0.756852 | 1.285805 | -0.095019 | 0.360253 | 1.370621 | 0.083010 |

| 14 | 0.888893 | 2.288725 | -1.032332 | 0.212273 | -1.091826 | 1.692498 | 1.025367 | 0.550854 | 0.679430 | -1.335712 | -0.798341 | 2.265351 | -1.006938 | 2.059761 | 0.420266 | -1.189657 | 0.506674 | 0.260847 | -0.533145 | 0.727267 | 1.412276 | 1.482106 | -0.996258 | 0.588641 | -0.412642 | -0.920733 | -0.874691 | 0.839002 | 0.501668 | -0.342493 | -0.533806 | -2.146352 | -0.597339 | 0.115726 | 0.850683 | -0.752239 | 0.377263 | -0.561982 | 0.262783 | -0.356676 | -0.367462 | 0.753611 | -1.267414 | -1.330698 | -0.536453 | 0.840938 | -0.763108 | -0.268100 | -0.677424 | 1.606831 | 0.151732 | -2.085701 | 1.219296 | 0.400863 | 0.591165 | -1.485213 | 1.501979 | 1.196569 | -0.214154 | 0.339554 | -0.034446 | 1.176452 | 0.546340 | -1.255630 | -1.309210 | -0.445437 | 0.189437 | -0.737463 | 0.843767 | -0.605632 | -0.060777 | 0.409310 | 1.285569 | -0.622638 | 1.018193 | 0.880680 | 0.046805 | -1.818058 | -0.809829 | 0.875224 | 0.409569 | -0.116621 | -1.238919 | 3.305724 | -0.024121 | -1.756500 | 1.328958 | 0.507593 | -0.866554 | -2.240848 | -0.661376 | -0.671824 | 0.215720 | -0.296326 | 0.481402 | 0.829645 | -0.721025 | 1.263914 | 0.549047 | -1.234945 |

| 15 | -1.978838 | 0.721823 | -0.559067 | -1.235243 | 0.420716 | -0.598845 | 0.359576 | -0.619366 | -1.757772 | -1.156251 | 0.705212 | 0.875071 | -1.020376 | 0.394760 | -0.147970 | 0.230249 | 1.355203 | 1.794488 | 2.678058 | -0.153565 | -0.460959 | -0.098108 | -1.407930 | -2.487702 | 1.823014 | 0.099873 | -0.517603 | -0.509311 | -1.833175 | -0.900906 | 0.459493 | -0.655440 | 1.466122 | -1.531389 | -0.422106 | 0.421422 | 0.578615 | 0.259795 | 0.018941 | -0.168726 | 1.611107 | -1.586550 | -1.384941 | 0.858377 | 1.033242 | 1.701343 | 1.748344 | -0.371182 | -0.843575 | 2.089641 | -0.345430 | -1.740556 | 0.141915 | -2.197138 | 0.689569 | -0.150025 | 0.287456 | 0.654016 | -1.521919 | -0.918008 | -0.587528 | 0.230636 | 0.262637 | 0.615674 | 0.600044 | -0.494699 | -0.743089 | 0.220026 | -0.242207 | 0.528216 | -0.328174 | -1.536517 | -1.476640 | -1.162114 | -1.260222 | 1.106252 | -1.467408 | -0.349341 | -1.841217 | 0.031296 | -0.076475 | -0.353383 | 0.807545 | 0.779064 | -2.398417 | -0.267828 | 1.549734 | 0.814397 | 0.284770 | -0.659369 | 0.761040 | -0.722067 | 0.810332 | 1.501295 | 1.440865 | -1.367459 | -0.700301 | -1.540662 | 0.159837 | -0.625415 |

也可以将 MultiIndexes 粘在一起，甚至只针对特定级别进行操作。

[66]: 

bigdf.index = pd.MultiIndex.from_product([["A","B"],[0,1],[0,1,2,3]])
bigdf.style.set_sticky(axis="index", pixel_size=18, levels=[1,2]) 

[66]: 

HTML 转义

假设您必须在 HTML 中显示 HTML，当渲染器无法区分时可能会有些麻烦。 您可以使用escape格式选项来处理此问题，甚至可以在包含 HTML 本身的格式化程序中使用它。

[67]: 

df4 = pd.DataFrame([['<div></div>', '"&other"', '<span></span>']])
df4.style 

[67]: 

[68]: 

df4.style.format(escape="html") 

[68]: 

[69]: 

df4.style.format('<a href="https://pandas.pydata.org" target="_blank">{}</a>', escape="html") 

[69]: 

导出到 Excel

从版本 0.20.0 开始，可以使用OpenPyXL或XlsxWriter引擎将带有样式的DataFrames导出到 Excel 工作表。支持的 CSS2.2 属性包括：

• background-color
  
• border-style 属性
  
• border-width 属性
  
• border-color 属性
  
• color
  
• font-family
  
• font-style
  
• font-weight
  
• text-align
  
• text-decoration
  
• vertical-align
  
• white-space: nowrap
  
• 支持简写和特定侧边框属性（例如border-style和border-left-style），以及所有边的border简写（border: 1px solid green）或指定边（border-left: 1px solid green）。使用border简写将覆盖之前设置的任何��框属性（有关更多详细信息，请参阅CSS Working Group）
  
• 目前仅支持 CSS2 命名颜色和形式为#rgb或#rrggbb的十六进制颜色。
  
• 以下伪 CSS 属性也可用于设置 Excel 特定的样式属性：

• number-format
  
• border-style（用于 Excel 特定样式：“hair”、“mediumDashDot”、“dashDotDot”、“mediumDashDotDot”、“dashDot”、“slantDashDot”或“mediumDashed”）
  

表级样式和数据单元格 CSS 类不包括在导出到 Excel 中：单个单元格必须通过Styler.apply和/或Styler.map方法映射其属性。

[70]: 

df2.style.\
    map(style_negative, props='color:red;').\
    highlight_max(axis=0).\
    to_excel('styled.xlsx', engine='openpyxl') 

输出的屏幕截图：

导出到 LaTeX

从版本 1.3.0 开始，支持将Styler导出到 LaTeX。.to_latex 方法的文档提供了更多详细信息和大量示例。

更多关于 CSS 和 HTML

层叠样式表（CSS）语言旨在影响浏览器如何呈现 HTML 元素，具有其自己的特点。它从不报告错误：它只是悄悄地忽略它们，不按照您的意图呈现您的对象，因此有时可能令人沮丧。以下是关于Styler如何创建 HTML 并与 CSS 交互的简要入门，以及避免常见陷阱的建议。

CSS 类和 Id

每个单元格附加的 CSS class 的精确结构如下。

• 具有索引和列名称的单元格包括index_name和level，其中k是其在多重索引中的级别
  
• 索引标签单元格包括

• row_heading
  
• level，其中k是多重索引中的级别
  
• row，其中m是行的数字位置
  

• 列标签单元格包括

• col_heading
  
• level，其中k是多重索引中的级别
  
• col，其中n是列的数字位置
  

• 数据单元格包括

• data
  
• row，其中m是单元格的数字位置。
  
• col，其中n是单元格的数字位置。
  

• 空单元格包括blank
  
• 裁剪的单元格包括col_trim或row_trim
  

id的结构是T_uuid_level_row_col，其中level仅用于标题，标题只会有row或col中的一个，取决于需要哪个。默认情况下，我们还为每个 DataFrame 的每个行/列标识符添加了一个唯一的 UUID，以便一个 DataFrame 的样式不会与同一笔记本或页面中的另一个 DataFrame 的样式发生冲突。您可以在优化中阅读更多关于 UUID 使用的内容。

通过调用.to_html()方法，我们可以看到 HTML 的示例。

[71]: 

print(pd.DataFrame([[1,2],[3,4]], index=['i1', 'i2'], columns=['c1', 'c2']).style.to_html()) 

<style type="text/css">
</style>
<table id="T_a1de3">
  <thead>
    <tr>
      <th class="blank level0" >&nbsp;</th>
      <th id="T_a1de3_level0_col0" class="col_heading level0 col0" >c1</th>
      <th id="T_a1de3_level0_col1" class="col_heading level0 col1" >c2</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <th id="T_a1de3_level0_row0" class="row_heading level0 row0" >i1</th>
      <td id="T_a1de3_row0_col0" class="data row0 col0" >1</td>
      <td id="T_a1de3_row0_col1" class="data row0 col1" >2</td>
    </tr>
    <tr>
      <th id="T_a1de3_level0_row1" class="row_heading level0 row1" >i2</th>
      <td id="T_a1de3_row1_col0" class="data row1 col0" >3</td>
      <td id="T_a1de3_row1_col1" class="data row1 col1" >4</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>

CSS 层次结构

示例表明，当 CSS 样式重叠时，HTML 渲染中排在后面的样式优先。因此，以下会产生不同的结果：

[72]: 

df4 = pd.DataFrame([['text']])
df4.style.map(lambda x: 'color:green;')\
         .map(lambda x: 'color:red;') 

[72]: 

[73]: 

df4.style.map(lambda x: 'color:red;')\
         .map(lambda x: 'color:green;') 

[73]: 

这仅适用于层次结构或重要性相等的 CSS 规则。您可以在这里阅读更多关于 CSS 特异性的内容，但对于我们的目的，总结关键点就足够了：

每个 HTML 元素的 CSS 重要性分数是通过从零开始并添加以下内容得出的：

• 1000 用于内联样式属性
  
• 100 用于每个 ID
  
• 10 用于每个属性、类或伪类
  
• 1 用于每个元素名称或伪元素
  

让我们用这个来描述以下配置的操作

[74]: 

df4.style.set_uuid('a_')\
         .set_table_styles([{'selector': 'td', 'props': 'color:red;'}])\
         .map(lambda x: 'color:green;') 

[74]: 

这段文字是红色的，因为生成的选择器#T_a_ td价值为 101（ID 加元素），而#T_a_row0_col0只值为 100（ID），因此尽管在 HTML 中排在前面，但被认为是次要的。

[75]: 

df4.style.set_uuid('b_')\
         .set_table_styles([{'selector': 'td', 'props': 'color:red;'},
                            {'selector': '.cls-1', 'props': 'color:blue;'}])\
         .map(lambda x: 'color:green;')\
         .set_td_classes(pd.DataFrame([['cls-1']])) 

[75]: 

在上述情况下，文本是蓝色的，因为选择器#T_b_ .cls-1价值为 110（ID 加类），优先级更高。

[76]: 

df4.style.set_uuid('c_')\
         .set_table_styles([{'selector': 'td', 'props': 'color:red;'},
                            {'selector': '.cls-1', 'props': 'color:blue;'},
                            {'selector': 'td.data', 'props': 'color:yellow;'}])\
         .map(lambda x: 'color:green;')\
         .set_td_classes(pd.DataFrame([['cls-1']])) 

[76]: 

现在我们创建了另一个表格样式，这次选择器T_c_ td.data（ID 加元素加类）被提升到 111。

如果您的样式未能应用，并且真的很令人沮丧，请尝试使用!important王牌。

[77]: 

df4.style.set_uuid('d_')\
         .set_table_styles([{'selector': 'td', 'props': 'color:red;'},
                            {'selector': '.cls-1', 'props': 'color:blue;'},
                            {'selector': 'td.data', 'props': 'color:yellow;'}])\
         .map(lambda x: 'color:green !important;')\
         .set_td_classes(pd.DataFrame([['cls-1']])) 

[77]: 

终于得到了那个绿色的文本！

可扩展性

pandas 的核心是，并将始终是其“高性能、易于使用的数据结构”。考虑到这一点，我们希望DataFrame.style实现两个目标

• 提供一个对交互使用愉悦且对许多任务“足够好”的 API
  
• 为专用库提供基础
  

如果您在此基础上构建了一个很棒的库，请告诉我们，我们将链接到它。

子类化

如果默认模板不完全符合您的需求，您可以创建 Styler 的子类并扩展或覆盖模板。我们将展示一个扩展默认模板以在每个表格之前插入自定义标题的示例。

[78]: 

from jinja2 import Environment, ChoiceLoader, FileSystemLoader
from IPython.display import HTML
from pandas.io.formats.style import Styler 

我们将使用以下模板：

[79]: 

with open("templates/myhtml.tpl") as f:
    print(f.read()) 

{% extends "html_table.tpl" %}
{% block table %}
<h1>{{ table_title|default("My Table") }}</h1>
{{ super() }}
{% endblock table %}

现在我们已经创建了一个模板，我们需要设置一个Styler的子类，让它知道这个模板。

[80]: 

class MyStyler(Styler):
    env = Environment(
        loader=ChoiceLoader([
            FileSystemLoader("templates"),  # contains ours
            Styler.loader,  # the default
        ])
    )
    template_html_table = env.get_template("myhtml.tpl") 

注意我们在环境的加载器中包含了原始加载器。这是因为我们扩展了原始模板，所以 Jinja 环境需要能够找到它。

现在我们可以使用自定义样式。它的__init__接受一个 DataFrame。

[81]: 

MyStyler(df3) 

[81]: 

我的表

我们的自定义模板接受一个table_title关键字。我们可以在.to_html方法中提供值。

[82]: 

HTML(MyStyler(df3).to_html(table_title="Extending Example")) 

[82]: 

扩展示例

为了方便起见，我们提供了Styler.from_custom_template方法，它与自定义子类相同。

[83]: 

EasyStyler = Styler.from_custom_template("templates", "myhtml.tpl")
HTML(EasyStyler(df3).to_html(table_title="Another Title")) 

[83]: 

另一个标题

模板结构

这是样式生成模板和表生成模板的模板结构：

样式模板：

[85]: 

HTML(style_structure) 

[85]: 

before_stylestyle

<style type="text/css">

table_stylesbefore_cellstylecellstyle

</style>

表模板：

[87]: 

HTML(table_structure) 

[87]: 

before_tabletable

<table ...>

captiontheadbefore_head_rowshead_tr（循环遍历标题）after_head_rowstbodybefore_rowstr（循环遍历数据行）after_rows

</table>

after_table

查看 GitHub 仓库 中的模板以获取更多详细信息。

Styler 对象和自定义显示

样式和输出显示自定义应在处理 DataFrame 中的数据之后执行。如果对 DataFrame 进行进一步更改，Styler 不会动态更新。DataFrame.style 属性是一个返回 Styler 对象的属性。它在 Jupyter Notebook 中自动呈现，具有定义的 _repr_html_ 方法。

Styler 可用于大数据，但主要设计用于小数据，目前可以输出以下格式：

• HTML
  
• LaTeX
  
• 字符串（以及 CSV 扩展）
  
• Excel
  
• （JSON 目前不可用）
  

这三个都有显示自定义方法，旨在格式化和自定义输出。这些包括：

• 格式化值，索引和列标题，使用 .format() 和 .format_index()，
  
• 重命名索引或列标题标签，使用.relabel_index()
  
• 隐藏某些列、索引和/或列标题，或索引名称，使用.hide()
  
• 连接相似的数据框，使用.concat()
  

Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十九·一）（4）https://developer.aliyun.com/article/1509810