基於列值的 dataframe 的樣式行

Question

我有一個 csv 文件，我正在嘗試將其讀入 dataframe 並在 jupyter 筆記本中設置樣式。 csv文件數據為：

[[' ', 'Name', 'Title', 'Date', 'Transaction', 'Price', 'Shares', '$ Value'],
[0, 'Sneed Michael E', 'EVP, Global Corp Aff & COO', 'Dec 09', 'Sale', 152.93, 54662, 8359460],
[1, 'Wengel Kathryn E', 'EVP, Chief GSC Officer', 'Sep 02', 'Sale', 153.52, 16115, 2473938],
[2, 'McEvoy Ashley', 'EVP, WW Chair, Medical Devices', 'Jul 28', 'Sale', 147.47, 29000, 4276630],
[3, 'JOHNSON & JOHNSON', '10% Owner', 'Jun 30', 'Buy', 17.00, 725000, 12325000]]

我的目標是設置行的背景顏色，以便如果 Transaction 列的值為“Buy”，則該行為綠色，如果 Transaction 列的值為“Sale”，則為紅色。

我試過的代碼是：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('/Users/broderickbonelli/Desktop/insider.csv', index_col='Unnamed: 0')  

def red_or_green():
    if data.Transaction == 'Sale':
        return ['background-color: red']
    else:
        return ['background-color: green']

data.style.apply(red_or_green, axis=1)

display(data)

當我運行代碼時，它會輸出一個沒有樣式的電子表格，而不會給我一個錯誤代碼：

Dataframe

我不太確定自己做錯了什么，我已經嘗試了多種不同的方法，但似乎無法讓它發揮作用。 任何幫助，將不勝感激！

Answer 1

嘗試

data['background-color'] = data.apply(lambda x: red_or_green(x.Transaction), axis=1)


def red_or_green(transaction):
    if transaction == 'Sale':
        return 'red'
    else:
        return 'green'

或者您可以使用 map：

data['background-color'] = data.Transaction.map(red_or_green)

Answer 2

此答案的修改：

def red_or_green(row):
    if row.Transaction == 'Sale':
        return pd.Series('background-color: red', row.index)
    else:
        return pd.Series('background-color: green', row.index)


styled_table = df.style.apply(red_or_green, axis=1)

Answer 3

如果要在條件匹配時比較整行，以下比 apply on axis=1 更快，我們在整個 Z6A8064B5DF4794555500553C47C55057DZ 上使用樣式：

def red_or_green(dataframe):
    c = dataframe['Transaction'] == 'Sale'
    a = np.where(np.repeat(c.to_numpy()[:,None],dataframe.shape[1],axis=1),
                 'background-color: red','background-color: green')
    return pd.DataFrame(a,columns=dataframe.columns,index=dataframe.index)

df.style.apply(red_or_green, axis=None)#.to_excel(.....)

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