Python：基于 MultiIndex 的彩色熊猫数据框

Question

考虑这个 MultiIndex 数据框

i = pd.MultiIndex.from_tuples([(0, 0), (0, 1), (1, 0), (1, 1)], names=['level_0', 'level_1'])
df = pd.DataFrame(range(0, 4), index=i, columns=['foo'])

还有这本彩色词典

colors = {0: (0.6, 0.8, 0.8, 1), 1: (1, 0.9, 0.4, 1)}

其中元组的前三项是 RGB 值，第四项是透明度 alpha。

如何根据 level_0 索引对 df 进行着色？

这个结果会很好：

但这里的这个我会考虑美术：

在后一种样式中，较亮的单元格将具有相同的 RGB 设置，但透明度为 0.25。

Answer 1

您可以使用Styler.set_table_styles来设置Styler.set_table_styles的第一级MultiIndex ：

i = pd.MultiIndex.from_tuples([(0, 0), (0, 1), (1, 0), (1, 1)], names=['level_0', 'level_1'])
df = pd.DataFrame(range(0, 4), index=i, columns=['foo']) 
#print (df)

import matplotlib.colors as col
colors = {0: (0.6, 0.8, 0.8, 1), 1: (1, 0.9, 0.4, 1)}

c = {k:col.rgb2hex(v) for k, v in colors.items()}
idx = df.index.get_level_values(0)

css = [{'selector': f'.row{i}.level0','props': [('background-color', c[v])]}
             for i,v in enumerate(idx)]
print (css)

df.style.set_table_styles(css)

第二种也是可能的，但更复杂：

colors = {0: (0.6, 0.8, 0.8, 1), 1: (1, 0.9, 0.4, 1)}
#converts grba to integers
c1 = {k: (int(r * 255),int(g * 255),int(b * 255), a) for k, (r,g,b,a) in colors.items()}
c2 = {k: (int(r * 255),int(g * 255),int(b * 255), 0.25) for k, (r,g,b,a) in colors.items()}

#get values of first level of MulitIndex
idx = df.index.get_level_values(0)
#set css for first level
css = [{'selector': f'.row{i}.level0', 
        'props': [('background-color', f'rgba{c1[j]}')]} for i,j in enumerate(idx)]
#counter per first level for pair and unpair coloring
zipped = zip(df.groupby(idx).cumcount(), enumerate(idx))

css1 = [{'selector': f'.row{i}', 'props': [('background-color', f'rgba{c1[j]}')]} 
       if v % 2 == 0 
       else {'selector': f'.row{i}', 'props': [('background-color', f'rgba{c2[j]}')]} 
       for v,(i, j) in zipped]


df.style.set_table_styles(css1 + css)

Answer 2

@jezrael 已经完成了艺术！

import pandas as pd

i = pd.MultiIndex.from_tuples([(0, 'zero'), (0, 'one'), (0, 'two'), (1, 'zero'), (1, 'one')], names=['level_0', 'level_1'])
df = pd.DataFrame(range(0, 5), index=i, columns=['foo']) 

colors = {0: (0.6, 0.8, 0.8, 1), 1: (1, 0.9, 0.4, 1)}
#convert rgba to integers
c1 = {k: (int(r * 255),int(g * 255),int(b * 255), a) for k, (r,g,b,a) in colors.items()}
c2 = {k: (int(r * 255),int(g * 255),int(b * 255), 0.25) for k, (r,g,b,a) in colors.items()}

#get values of first level of MulitIndex
idx = df.index.get_level_values(0)
#counter per first level for pair and unpair coloring
zipped = zip(df.groupby(idx).cumcount(), enumerate(idx))

css = [{'selector': f'.row{i}', 'props': [('background-color', f'rgba{c1[j]}')]} 
       if v % 2 == 0 
       else {'selector': f'.row{i}', 'props': [('background-color', f'rgba{c2[j]}')]} 
       for v,(i, j) in zipped]

df.style.set_table_styles(css)

与@jezrael 的解决方案相比，以上内容更短。

我也喜欢该解决方案不依赖于有序整数的索引标签。 请注意，我使用的是字符串（至少对于第二个索引级别）。