如何將 pandas 中的格式應用於導出的 excel 文件（特別是嘗試填充空白單元格）

Question

我正在嘗試構建將從 dataframe 上提取數據的代碼，應用特定的標題並刪除多余的標題，然后使用要放置在標題下的數據，我需要用純色填充空白以突出顯示它們進行分析，然后將它們導出到新的 excel 文件以便傳播。

我試過應用顏色，我定義了顏色，我嘗試在 CSS 中格式化，問題是雖然格式似乎應用於 IDE，但它沒有轉換為導出的 ZC1D81AF5835844B4FDCE 文件。

import pandas as pd
from pandas.io.formats.style import Styler
import xlsxwriter
from io import BytesIO
from flask import Flask, send_file
emt = pd.read_excel(r'C:\Users\okelly\Python Project\excel input file.xlsx', header=[0,1])# this adds the parameter into the heading allowing a search of it

#this part works
M_cols = [col for col in emt.columns if 'M' in col]
#this identifies all colums wiht M in thier subheading which is a mandoatory heading and seperates it from three other classes of headings

new_data=pd.DataFrame(emt, columns=M_cols)
#this command pulls the data and sets the list m-cols as the headers 

#this code hopefully applies a highlight to hte code in order to allow it to be anaslied
def highlight_null(val):
 if val == 'none':
      color = 'yellow'
  else : color = 'white'
 return 'background-color: %s' % color

result.style.apply(highlight_null)



result.to_excel('output1.xlsx', engine='xlsxwriter')

似乎沒有出現錯誤，它確實產生了 excel 文件，但文件沒有格式化

Answer 1

據我了解：假設 dataframe 就像：

df=pd.util.testing.makeMissingDataframe(density=0.5).head().reset_index(drop=True)
df.columns=['M1','A','B','M2']
print(df)

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         M1         A         B        M2
0 -0.877957       NaN -2.374154 -0.585370
1       NaN       NaN       NaN       NaN
2       NaN  0.272616  0.011746 -0.344501
3       NaN       NaN       NaN       NaN
4  1.478556       NaN       NaN -0.685351

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您可以嘗試使用以下功能：

M_cols = [col for col in df.columns if 'M' in col]
#['M1', 'M2']
def myfunc(x):
    c1='background-color: red'
    c2=''
    d_f= pd.DataFrame(np.where(x.isnull(),c1,c2),columns=x.columns,index=x.index)
    return d_f
df.style.apply(myfunc, subset=pd.IndexSlice[:, M_cols],axis=None)#.to_excel(...)

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Output：