使用另一个数据框的数据框的条件样式答案

【问题标题】：Conditional styling of a DataFrame using another dataframe使用另一个数据框的数据框的条件样式
【发布时间】：2021-08-06 15:22:24
【问题描述】：

我有两个 3X3 pandas DataFrame df1

    A   B   C
0   8   3   9
1   1   7   7
2   3   3   8

和df2。

    A   B   C
0   2   1   2
1   5   9   7
2   1   8   3

我想要获得的是一个表格的 Jupyter Notebook 输出，其元素与 df1 相同，但如果元素值大于 df2 的对应值，它们的字体颜色为红色。因此，预期的输出类似于以下内容

    A     B     C
0   8(r)  3(r)  9(r)
1   1     7     7 
2   3(r)  3     8(r)

(r) 表示单元格的字体颜色为红色，不是真正的打印输出。

我尝试的是applymap这样的方法

df1.style.applymap(lambda x: 'color : red' if x > df2 else '')

但无法弄清楚如何将labmda x 和df2 置于平等地位。有人可以帮忙吗？

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas dataframe pandas-styles

【解决方案1】：

我们应该在axis=None上创建一个样式的DataFrame然后Styler.apply：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [8, 1, 3], 'B': [3, 7, 3], 'C': [9, 7, 8]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [2, 5, 1], 'B': [1, 9, 8], 'C': [2, 7, 3]})

选项1：比较和replace：

style_df = (
        df1 > df2                  # Compare DataFrames
).replace({
    True: 'background-color:red',  # True Styles
    False: ''                      # False Styles
})

df1.style.apply(lambda _: style_df, axis=None)

或者直接在apply调用中创建样式DataFrame：

df1.style.apply(lambda _: (df1 > df2).replace({
    True: 'background-color:red',
    False: ''
}), axis=None)

选项 2：也许性能更高，但不那么惯用 np.where：

import numpy as np

df1.style.apply(lambda _: np.where(
    df1 > df2,               # Compare DataFrames
    'background-color:red',  # True Styles
    ''                       # False Styles
), axis=None)

两者都生成样式表：

如何使用style_df确定样式：

                      A                     B                     C
0  background-color:red  background-color:red  background-color:red
1                                                                  
2  background-color:red                        background-color:red

【讨论】：