如何链接 pandas 中样式函数的条件？答案

【问题标题】：How can I chain the conditions for style functions in pandas?如何链接 pandas 中样式函数的条件？
【发布时间】：2021-01-19 16:33:14
【问题描述】：

这就是我想要实现的目标

我确实有一个 Pandas 数据框 - 例如这个：

            0           1           2
0  110.718803  119.821042  -52.593518
1   65.180254   33.518722  -69.893688
2 -135.652788  -64.711718 -241.717819
3  237.781393  -56.865142   15.969767
4  141.585158  138.904568 -115.155063
5   10.030938  -59.274415   73.328127
6  106.937681   -3.604859   44.418938
7  -49.478211  -91.574908  160.340627
8  170.744019  -85.764809  246.141857
9  -94.246832   81.069700 -113.460438

基于 3 个条件，单元格的背景颜色应该不同：
单元格单元格 >= 100 应为蓝色
所有其他单元格

我就是这样做的

我编写了这个函数（基于 Pandas 文档Pandas styling 中的信息：

def highlight_number(row):
    return [
        'background-color: red; color: white' if cell <= 0
        else 'background-color: green; color: white'
        for cell in row
    ]


df.style.apply(highlight_number)

它适用于两种情况。

这是我的问题

我尝试了不同的方法将第三个条件添加到上面的函数中，但我总是得到一个错误。
您能告诉我如何在列表中添加条件吗？
我没有找到答案。非常感谢。

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe pandas-styles

【解决方案1】：

我觉得最简单的方法是使用np.select，它接受一个条件列表和一个选择列表（比如 if elif 并且也像 else 一样采用默认值）并修改你的函数并在 axis=None 上使用它，因为我们正在应用于整个数据框（请注意，您也可以将subset 用于列的子集）

def highlight_number(dataframe):
    
    conditions = [dataframe <=0,(dataframe>0) & (dataframe>=100)] #your conditions
    choices = ['background-color: red; color: white',
               'background-color: blue; color: white']
    arr = np.select(conditions,choices,'background-color: white; color: black')
    return pd.DataFrame(arr,index=dataframe.index,columns=dataframe.columns)


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

【讨论】：

这实现了一个非常灵活的解决方案，因为它可以用于列的子集（与第一个答案相反）。但它需要额外导入 Numpy。

【解决方案2】：

您可以编写一个普通的 for 循环而不是列表推导式。

def highlight_number(row):
    arr = []
    for cell in row:
        if  cell <= 0:
            arr.append('background-color: red; color: white')
        elif cell >= 100:
            arr.append('background-color: blue; color: white')
        else:
            arr.append('background-color: white; color: black')
    return arr
df.style.apply(highlight_number)

输出：

【讨论】：

是的：按照我的出发点，迭代并将彩色单元格附加到一个空列表中。