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我有以下数据框，并希望将其转换为HTML
Limit Status Warning 3M AVG
VAR1 1.20 1.21216 1.11 1.21235
VAR2 0.82 0.63075 0.75 0.593295
VAR3 0.38 0.376988 0.35 0.376988
VAR4 0.17 0.126987 0.14 0.12461
我想逐行格式化这个数据帧，以便：
Status超过Warning ，整行将突出显示为黄色，如果超过Limit则整行将突出显示为红色 VAR2和VAR3具有“{：。2％}”格式， VAR1和VAR4具有“{：。2f}” 我已经挖掘了pandas文档并尝试了几种方法，但我无法完成上述所有任务
如果您能提供帮助，我将不胜感激，因为我认为对于许多大熊猫用户而言，行格式化数据帧是一项挑战。
编辑1：我尝试了以下代码：
df=df.transpose()
df.style.format("{:.2%}").format({"VAR1":"{:.2f},"VAR4":"{:.2f}"})
注意：通过转置数据框，可以更轻松地完成所有任务，但我无法将其转换回原始形状，因为它是样式器。
我认为您可以使用自定义样式功能执行您想要的操作：
def color(row):
if row.Status >= row.Limit:
return ['background-color: red'] * len(row)
elif row.Status >= row.Warning:
return ['background-color: yellow'] * len(row)
return [''] * len(row)
df.style.apply(color, axis=1)
但是，您仍然需要为此添加自定义数字格式。
要获取此代码的HTML代码，请使用render方法：
df.style.apply(color, axis=1).render()
<style type="text/css" > #T_e61b55e0_cef5_11e8_9f07_68f72880acdcrow0_col0 { background-color: red; } #T_e61b55e0_cef5_11e8_9f07_68f72880acdcrow0_col1 { background-color: red; } #T_e61b55e0_cef5_11e8_9f07_68f72880acdcrow0_col2 { background-color: red; } #T_e61b55e0_cef5_11e8_9f07_68f72880acdcrow0_col3 { background-color: red; } #T_e61b55e0_cef5_11e8_9f07_68f72880acdcrow2_col0 { background-color: yellow; } #T_e61b55e0_cef5_11e8_9f07_68f72880acdcrow2_col1 { background-color: yellow; } #T_e61b55e0_cef5_11e8_9f07_68f72880acdcrow2_col2 { background-color: yellow; } #T_e61b55e0_cef5_11e8_9f07_68f72880acdcrow2_col3 { background-color: yellow; }</style> <table id="T_e61b55e0_cef5_11e8_9f07_68f72880acdc" > <thead> <tr> <th class="blank level0" ></th> <th class="col_heading level0 col0" >Limit</th> <th class="col_heading level0 col1" >Status</th> <th class="col_heading level0 col2" >Warning</th> <th class="col_heading level0 col3" >3M AVG</th> </tr></thead> <tbody> <tr> <th id="T_e61b55e0_cef5_11e8_9f07_68f72880acdclevel0_row0" class="row_heading level0 row0" >VAR1</th> <td id="T_e61b55e0_cef5_11e8_9f07_68f72880acdcrow0_col0" class="data row0 col0" >1.2</td> <td id="T_e61b55e0_cef5_11e8_9f07_68f72880acdcrow0_col1" class="data row0 col1" >1.21216</td> <td id="T_e61b55e0_cef5_11e8_9f07_68f72880acdcrow0_col2" class="data row0 col2" >1.11</td> <td id="T_e61b55e0_cef5_11e8_9f07_68f72880acdcrow0_col3" class="data row0 col3" >1.21235</td> </tr> <tr> <th id="T_e61b55e0_cef5_11e8_9f07_68f72880acdclevel0_row1" class="row_heading level0 row1" >VAR2</th> <td id="T_e61b55e0_cef5_11e8_9f07_68f72880acdcrow1_col0" class="data row1 col0" >0.82</td> <td id="T_e61b55e0_cef5_11e8_9f07_68f72880acdcrow1_col1" class="data row1 col1" >0.63075</td> <td id="T_e61b55e0_cef5_11e8_9f07_68f72880acdcrow1_col2" class="data row1 col2" >0.75</td> <td id="T_e61b55e0_cef5_11e8_9f07_68f72880acdcrow1_col3" class="data row1 col3" >0.593295</td> </tr> <tr> <th id="T_e61b55e0_cef5_11e8_9f07_68f72880acdclevel0_row2" class="row_heading level0 row2" >VAR3</th> <td id="T_e61b55e0_cef5_11e8_9f07_68f72880acdcrow2_col0" class="data row2 col0" >0.38</td> <td id="T_e61b55e0_cef5_11e8_9f07_68f72880acdcrow2_col1" class="data row2 col1" >0.376988</td> <td id="T_e61b55e0_cef5_11e8_9f07_68f72880acdcrow2_col2" class="data row2 col2" >0.35</td> <td id="T_e61b55e0_cef5_11e8_9f07_68f72880acdcrow2_col3" class="data row2 col3" >0.376988</td> </tr> <tr> <th id="T_e61b55e0_cef5_11e8_9f07_68f72880acdclevel0_row3" class="row_heading level0 row3" >VAR4</th> <td id="T_e61b55e0_cef5_11e8_9f07_68f72880acdcrow3_col0" class="data row3 col0" >0.17</td> <td id="T_e61b55e0_cef5_11e8_9f07_68f72880acdcrow3_col1" class="data row3 col1" >0.126987</td> <td id="T_e61b55e0_cef5_11e8_9f07_68f72880acdcrow3_col2" class="data row3 col2" >0.14</td> <td id="T_e61b55e0_cef5_11e8_9f07_68f72880acdcrow3_col3" class="data row3 col3" >0.12461</td> </tr></tbody> </table>
我有同样的问题，并研究pandas.io.formats.style.Styler类中的format函数的实现，并实现了类似的行方式函数：
def format_row_wise(styler, formatter):
for row, row_formatter in formatter.items():
row_num = styler.index.get_loc(row)
for col_num in range(len(styler.columns)):
styler._display_funcs[(row_num, col_num)] = row_formatter
return styler
示例 ：
df = pandas.DataFrame(
{
'Limit': [1.20, 0.82, 0.38, 0.17],
'Status': [1.21216, 0.63075, 0.376988, 0.126987],
'Warning': [1.11, 0.75, 0.35, 0.14],
'3M AVG': [1.21235, 0.593259, 0.376988, 0.12461]
},
index=['VAR1', 'VAR2', 'VAR3', 'VAR4']
)
formatters = {"VAR1":lambda x: f"{x:.2f}", "VAR4": lambda x: f"{x:.2f}"}
styler = format_row_wise(df.style, formatters)
styler.render()
这对我有用:)
注意 ：
希望这能让你走上正确的道路......
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