Pandas - 使用混合类型列样式化数据框答案

【问题标题】：Pandas - Styling a data frame with mixed type columnsPandas - 使用混合类型列样式化数据框
【发布时间】：2020-02-06 18:04:48
【问题描述】：

朋友们好，我想在包含数字和非数字列类型的数据框中应用样式函数。如何避免以下错误？

错误： TypeError: ("'>' not supported between 'str' and 'int'", 'occured at index A')

import pandas as pd
d = {'A': ['A','B','C']}
data = pd.DataFrame(data=d)
data['B']=[7,8,9]
data['C']=[1,2,3]

def color_negative_red(val):
    """
    Takes a scalar and returns a string with
    the css property `'color: red'` for negative
    strings, black otherwise.
    """
    color = 'white' if (val > 2) else 'black'
    return 'color: %s' % color

df_new = data.style.applymap(color_negative_red)

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas pandas-styles

【解决方案1】：

如果更复杂的数据是创建自定义函数的一个想法 - 这里只选择带有DataFrame.select_dtypes的数字列，将输出df1设置为空字符串并用numpy.where替换数值：

def color_negative_red(x):
    c1 = 'background-color: red'
    c2 = 'background-color: black' 

    cols = x.select_dtypes(np.number).columns
    df1 = pd.DataFrame('', index=x.index, columns=x.columns)
    df1[cols] = np.where(x[cols] > 2, c1, c2)
    return df1

df.style.apply(color_negative_red, axis=None)

【讨论】：