熊猫使用函数突出显示带有条件的excel列

Question

我有一个要写入 excel 的 pandas 数据框 (Pre_Final_DataFrame)。

如果对应的行在任何以“结果_”开头的列上有“不匹配”字样，我需要在 Excel 中突出显示该行。

所以，我决定使用一个数组来了解需要突出显示的数组。

但是现在，我更喜欢一种使用函数来突出显示的方法，因为它太慢了。 请帮我解决这个问题。

简而言之，我正在使用 Pandas 编写一个数据框来 excel，它有数百万条记录，我希望只有当任何一个列中存在 No Match 值时，才会以“黄色”突出显示一行以“Result_”开头的名称

Excel 中出现的预期结果如下所示，

以数据框开头的输入代码：-

import pandas as pd

data = {
     'ColA':[1, 1], 
     'ColB':[1, 1],
     'Result_1':['Match', 'Match'], 
     'ColA1':[1, 2], 
     'ColB1':[1, 1],
     'Result_2':['No Match', 'Match'],  
     }

Pre_Final_DataFrame = pd.DataFrame(data)

ResultColumns_df = Pre_Final_DataFrame.filter(like='Result_')
ResultColumns_df_false =ResultColumns_df[ResultColumns_df.values  == "No Match"]
RequiredRows_Highlight = ResultColumns_df_false.index.tolist()

writer = pd.ExcelWriter(OutputName,date_format='%YYYY-%mm-%dd',datetime_format='%YYYY-%mm-%dd')
Pre_Final_DataFrame.to_excel(writer,'Sheet1',index = False)
writer.save()

预期输出：

Answer 1

我们可以使用StyleFrame 包将其读入excel表格。

import pandas as pd
from StyleFrame import StyleFrame, Styler

df = pd.read_excel("Your Excel Sheet")
sf = StyleFrame(df)

style = Styler(bg_color='yellow') 
for col in df:
     sf.apply_style_by_indexes(sf[sf[col]== 'No Match'],styler_obj=style)

sf.to_excel('test.xlsx').save()

这帮助我获得了一个输出 excel 表，其中突出显示了所有行，其中包含至少一列值为 No Match。

希望这会有所帮助。干杯