Python pandas.io.formats.style.Styler.apply用法及代码示例

用法:
Styler.apply(func, axis=0, subset=None, **kwargs)

按列、按行或table-wise 应用CSS-styling 函数。

用结果更新 HTML 表示。

参数：

func：函数

func 如果在 [0,1] 中的 axis 应采用 Series 并返回相同长度的 list-like 对象，或返回序列，不一定具有相同长度，考虑到 subset 具有有效的索引标签。 func 如果 axis 是 None 则应该采用 DataFrame 并返回具有相同形状的 ndarray 或 DataFrame，不一定具有相同的形状，考虑到 subset 具有有效的索引和列标签。

axis：{0 或 ‘index’，1 或 ‘columns’，无}，默认 0

适用于每一列(axis=0 或 'index')、每一行(axis=1 或 'columns')，或使用 axis=None 一次应用于整个 DataFrame。

subset：标签，array-like，IndexSlice，可选

DataFrame.loc[<subset>] 的有效 2d 输入，或者在 1d 输入或单键的情况下，到列优先的 DataFrame.loc[:, <subset>]，在应用函数之前将 data 限制为。

**kwargs：dict

传递给 func 。

self：造型器

注意：

func 的输出元素应该是 CSS 样式的字符串，格式为 ‘attribute:value;属性2：值2； ...' 或者，如果不对该元素应用任何内容，则为空字符串或 None 。

这类似于 DataFrame.apply ，除了 axis=None 一次将函数应用于整个 DataFrame，而不是按列或按行。

例子：

>>> def highlight_max(x, color):
...     return np.where(x == np.nanmax(x.to_numpy()), f"color:{color};", None)
>>> df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 2), columns=["A", "B"])
>>> df.style.apply(highlight_max, color='red')  
>>> df.style.apply(highlight_max, color='blue', axis=1)  
>>> df.style.apply(highlight_max, color='green', axis=None)

使用subset 将应用程序限制为单列或多列

>>> df.style.apply(highlight_max, color='red', subset="A")
...  
>>> df.style.apply(highlight_max, color='red', subset=["A", "B"])
...

使用subset 的二维输入来选择除列之外的行

>>> df.style.apply(highlight_max, color='red', subset=([0,1,2], slice(None)))
...  
>>> df.style.apply(highlight_max, color='red', subset=(slice(0,5,2), "A"))
...

使用返回长度不等但包含有效索引标签的系列/数据帧的函数

>>> df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4], [4, 6]], index=["A1", "A2", "Total"])
>>> total_style = pd.Series("font-weight:bold;", index=["Total"])
>>> df.style.apply(lambda s:total_style)

有关更多详细信息，请参阅表可视化用户指南。

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自pandas.pydata.org大神的英文原创作品 pandas.io.formats.style.Styler.apply。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

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