如何为多索引表中的单元格设置背景颜色？

Question

我有这个多索引列df：

None         INT        INT        INT        PP         PP         PP                       
DATE      2021-12-01 2021-12-02 2021-12-03 2021-12-04 2021-12-05 2021-12-06
0            1.0        0.0        2.0        2.0        4.0        2.0
1            NaN        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
2            0.0        0.0        2.0        0.0        3.0        4.0
3            0.0        2.0        2.0        2.0        3.0        2.0
4            0.0        0.0        0.0        0.0        0.0        0.0
5            0.0        0.0        0.0        0.0        0.0        0.0
6            0.0        0.0        0.0        0.0        0.0        0.0
7            2.0        1.0        0.0        1.0        2.0        0.0
8            NaN        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
9            0.0        0.0        0.0        0.0        0.0        0.0

我想根据它们的值（白色到值 = 0，浅灰色到值 = 1 等）只为“PP”列中的值（并导出到 excel）赋予背景颜色样式。所以我想到了这一点：

###############################################################################
n=len(df.columns)
def colors_excel(s):
    
    if s.PP == 0:
        return ['background-color: white']*n
    elif s.PP == 1:
        return ['background-color: lightgray']*n
    elif s.PP == 2:
        return ['background-color: gray']*n
    elif s.PP == 3:
        return ['background-color: yellow']*n
    elif s.PP == 4:
        return ['background-color: orange']*n
    elif s.PP == 5:
        return ['background-color: red']*n
    else:
        return ['background-color: black']*n 
###############################################################################
exceldata=df.style.apply(colors_excel, axis=0)

exceldata.to_excel('ROUTE/name_of_thefile.xlsx',
                     engine='openpyxl', index=True)

但这在多索引列中不起作用。而且我不想删除多索引列的日期。我该如何解决这个问题？

这是我期望得到的另一个例子：

我将不胜感激。

提前致谢。

Answer 1

考虑到subset，您可以使用Styler.apply(func, axis=None, subset) 获取具有有效索引和列标签的DataFrame：

def highlight_cols(df):
    color = pd.DataFrame().reindex_like(df.droplevel(0, axis=1))
    colors = ['yellow', 'lightgray', 'gray']

    color = color.fillna(f'background-color: {colors[-1]}')
    for idx, col in enumerate(df.columns.get_level_values(1)):
        if idx < len(colors) - 1:
            color = color.mask(df.eq(idx).values, f'background-color: {colors[idx]}')

    return color.values


idx = pd.IndexSlice
style = df.style.apply(highlight_cols, axis=None, subset=idx[:, idx['PP', :]])
style.to_excel('74075209.xlsx')

Answer 2

固定单元格格式

让我们准备数据：

import pandas as pd
from io import StringIO

data = '''None         INT        INT        INT        PP         PP         PP                       
DATE      2021-12-01 2021-12-02 2021-12-03 2021-12-04 2021-12-05 2021-12-06
0            1.0        0.0        2.0        2.0        4.0        2.0
1            NaN        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
2            0.0        0.0        2.0        0.0        3.0        4.0
3            0.0        2.0        2.0        2.0        3.0        2.0
4            0.0        0.0        0.0        0.0        0.0        0.0
5            0.0        0.0        0.0        0.0        0.0        0.0
6            0.0        0.0        0.0        0.0        0.0        0.0
7            2.0        1.0        0.0        1.0        2.0        0.0
8            NaN        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
9            0.0        0.0        0.0        0.0        0.0        0.0
'''

df = pd.read_csv(StringIO(data), sep='s+', header=[0,1], index_col=0)

为了用指定的颜色替换值，我会使用字典和applymap 方法：

colors = {
    0: 'white',
    1: 'lightgray',
    2: 'gray',
    3: 'yellow',
    4: 'orange',
    5: 'red'
}

default_color = 'black'
get_color = lambda x: colors.get(x, default_color)
color_map = lambda df: 'background-color: ' + df.applymap(get_color).values + ';'

在最后一行中，我使用.values 将表单DataFrame 切换为numpy.ndarray，以避免与索引或列标签不匹配。

接下来，在样式器中，我使用apply 和color_map 作为函数，axis=None 将框架作为参数传递给color_map，subset='PP' 将整个框架限制为具有聚丙烯在标题中：

exceldata = df.style.apply(color_map, subset='PP', axis=None)
exceldata.to_excel('file.xlsx', engine='openpyxl', index=True)

条件格式

就数据的条件格式而言，在 Excel 文件中使用条件格式似乎很自然。如何做到这一点取决于我们使用的引擎（openpyxl、xlsxwriter 等）。

让我们坚持openpyxl：

file = 'test.xlsx'
writer = pd.ExcelWriter(file, engine='openpyxl')
df.to_excel(writer, sheet_name = 'Data')

现在，在关闭 writer 之前，我们必须设置条件格式。为此，我们需要找出放置df.PP 的范围的左上角和右下角。请注意，默认情况下，将在标题和数据之间放置一条用于索引命名的行。所以数据开始的行是df.columns.nlevels + 1：

row_start = df.columns.nlevels + 1
row_end = row_start + len(df) - 1

至于列，我们可以使用df.columns.get_level_values(0) == 'PP' 来查找列聚丙烯在标题中，或者像df.columns.get_loc('PP') 这样的东西，在这种情况下将返回一个从第 3 列到第 6 列的切片。让我们用get_loc 来做吧：

from string import ascii_uppercase as letters

col_slice = df.columns.get_loc('PP')
col_start = letters[col_slice.start]
col_end = letters[col_slice.stop - 1]

range_str = f'{col_start}{row_start}:{col_end}{row_end}'

这里range_str 是工作表中df.PP 数据的地址，类似于'D3:F12'。

现在我们可以添加条件格式：

from openpyxl.styles import PatternFill, Font
from openpyxl.formatting.rule import CellIsRule

BLACK = '010101'
colors = {
    '""': BLACK,     # black for blank cells    
    '0': "FFFFFF",   # white
    '1': "CCCCCC",   # lightgray
    '2': "999999",   # gray
    '3': "FFFF00",   # yellow
    '4': "FFCC00",   # orange
    '5': "FF0000",   # red
}

colors = {k: PatternFill(bgColor=v, fill_type='solid') for k, v in colors.items()}

for value, color in colors.items():
    sheet.conditional_formatting.add(
        range_str,
        CellIsRule('equal', formula=[value], stopIfTrue=True, fill=color),
    )
    
sheet.conditional_formatting.add(
    range_str,
    CellIsRule('notBetween', formula=['0','5'], stopIfTrue=True, 
               fill=PatternFill(bgColor=BLACK, fill_type='solid'), 
               font=Font(color='FFFFFF')),
)

笔记：

• 空白单元格在 Excel 中等于 0，因此我们必须先通过与空字符串比较来检查它们（在与 0 比较之前）；
• 黑色"0x000000"被openpyxl视为白色（不知道为什么），所以我们必须将其定义为几乎黑色的;
• 最后，我们为区间 [0, 5] 之外的值添加了一条附加规则，以使其更具体，例如 not in the list [0,1,2,3,4,5]，我们必须提出一些其他规则。

---

蟒蛇：3.10.7
熊猫：1.5.1
开放pyxl：3.0.10