带有数据条条件格式的 Python Dash DataTable

Question

我是 python 新手，并且很擅长破折号。我看到了在表格中显示水平条形图的代码。 我希望栏根据另一列改变颜色。例如，我想根据“day”列更改“tip”列中条形的颜色。但是我不知道在我的代码中将 if 语句或过滤查询放在哪里，谁能教我怎么做？

import dash
import dash_table
import pandas as pd

df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/tips.csv')

def data_bars(df, column):
    n_bins = 100
    bounds = [i * (1.0 / n_bins) for i in range(n_bins + 1)]
    ranges = [
        ((df[column].max() - df[column].min()) * i) + df[column].min()
        for i in bounds
    ]
    styles = []
    for i in range(1, len(bounds)):
        min_bound = ranges[i - 1]
        max_bound = ranges[i]
        max_bound_percentage = bounds[i] * 100
        styles.append({
            'if': {
                'filter_query': (
                    '{{{column}}} >= {min_bound}' +
                    (' && {{{column}}} < {max_bound}' if (i < len(bounds) - 1) else '')
                ).format(column=column, min_bound=min_bound, max_bound=max_bound),
                'column_id': column
            },
            'background': (
                """
                    linear-gradient(90deg,
                    #0074D9 0%,
                    #0074D9 {max_bound_percentage}%,
                    white {max_bound_percentage}%,
                    white 100%)
                """.format(max_bound_percentage=max_bound_percentage)
            ),
            'paddingBottom': 2,
            'paddingTop': 2
        })

    return styles

app = dash.Dash(__name__)

app.layout = dash_table.DataTable(
    data=df.to_dict('records'),
    sort_action='native',
    columns=[{'name': i, 'id': i} for i in df.columns],
    style_data_conditional=(
        data_bars(df, 'tip')

    ),
    style_cell={
        'width': '100px',
        'minWidth': '100px',
        'maxWidth': '100px',
        'overflow': 'hidden',
        'textOverflow': 'ellipsis',
    },
    page_size=20
)

if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)

Answer 1

您可以根据日期添加多个条件。 例如（在这种情况下，如果当天不是星期六，条形将显示为蓝色，如果当天是星期六，则将其显示为红色）：

# In case the day is not Saturday
styles.append({
            'if': {
                'filter_query': (
                    '{{{column}}} >= {min_bound}' +
                    (' && {{{column}}} < {max_bound}' if (i < len(bounds) - 1) else '')
                ).format(column=column, min_bound=min_bound, max_bound=max_bound) + ' && {day} != Sat',
                'column_id': column
            },
            'background': (
                """
                    linear-gradient(90deg,
                    #0074D9 0%,
                    #0074D9 {max_bound_percentage}%,
                    white {max_bound_percentage}%,
                    white 100%)
                """.format(max_bound_percentage=max_bound_percentage)
            ),
            'paddingBottom': 2,
            'paddingTop': 2
        })
# In case the day is Saturday
styles.append({
            'if': {
                'filter_query': (
                    '{{{column}}} >= {min_bound}' +
                    (' && {{{column}}} < {max_bound}' if (i < len(bounds) - 1) else '')
                ).format(column=column, min_bound=min_bound, max_bound=max_bound) + ' && {day} = Sat',
                'column_id': column
            },
            'background': (
                """
                    linear-gradient(90deg,
                    #ff0000 0%,
                    #ff0000 {max_bound_percentage}%,
                    white {max_bound_percentage}%,
                    white 100%)
                """.format(max_bound_percentage=max_bound_percentage)
            ),
            'paddingBottom': 2,
            'paddingTop': 2
        })