如何在 csv 文件的特定行中为不同的字符串值使用多个背景 colors

Question

我有包含多列的 CSV 文件，我正在第 5 列中搜索一些字符串并突出显示不同字符串的行。 到目前为止，我只能使用两种颜色，但我想使用更多的 colors 来获得更多的字符串。 示例

     x['4']="abc" --->I want to use yellow color 
     x['4']="xyz" --->I want to use grey  color
     x['4']="pqr" --->I want to use green color  

对于我正在使用的两种颜色

         n = len(df.columns) 
         df.style.apply(lambda x: ["background-color: red"]*n if x['4']== 'ERROR' else ["background-color: white"]*n, axis = 1)

我们应该对多种颜色进行哪些更改

Answer 1

为后台 colors 按值创建字典，并通过dict.get传递给Styler.applymap进行映射，如果没有匹配则返回空值：

d = {'abc':'background-color:yellow',
     'xyz':'background-color:grey',
     'pqr':'background-color:green'}

df.style.applymap(lambda x: d.get(x,''), subset=['4'])

Styler.apply和axis=1的另一个想法，用于映射使用Series.map并用Series.fillna替换缺失值：

df.style.apply(lambda x: x.map(d).fillna(''), subset=['4'], axis=1)

样本数据：

df = pd.DataFrame({'4':['abc','xyz','pqr','temp'],
                   '5':range(4)})

在 jupyter notebook 中测试：

编辑：

对于着色行使用自定义 function：

def hightlight(x):
    d = {'abc':'background-color:yellow',
         'xyz':'background-color:grey',
         'pqr':'background-color:green'}

    #DataFrame with same index and columns names as original filled repeated strings
    out = np.repeat(x['4'].map(d).fillna('').to_numpy(), len(x.columns)).reshape(x.shape)
    return pd.DataFrame(out, index=x.index, columns=x.columns)

df.style.apply(hightlight, axis=None)