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

用法: Styler.format(formatter=None, subset=None, na_rep=None, precision=None, decimal='.', thousands=None, escape=None, hyperlinks=None)

格式化单元格的文本显示值。

参数：

formatter：str，可调用，字典或无

定义值如何显示的对象。见注释。

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。

na_rep：str，可选

缺失值的表示。如果na_rep 为无，则不应用特殊格式。

precision：整数，可选

如果不是由指定的 formatter 确定，则用于显示目的的浮点精度。

decimal：str，默认 “.”

用作浮点数、复数和整数的小数分隔符的字符。

thousands：str，可选，默认无

用作浮点数、复数和整数的千位分隔符的字符。

escape：str，可选

使用‘html’ 替换字符&,<,>,'，和"在带有HTML-safe 序列的单元格显示字符串中。使用‘latex’ 替换字符&,%,$,#,_,{,},~,^，和\在带有LaTeX-safe 序列的单元格显示字符串中。转义是在之前完成的formatter.

hyperlinks：{“html”, “latex”}，可选

转换包含 https://、http://、ftp://或 www 的字符串模式。如果 “html” 将 HTML <a> 标签作为可点击的 URL 超链接，如果 “latex” 则将 LaTeX href 命令转换为可点击的 URL 超链接。

self：造型器

注意：

此方法为 DataFrame 中的每个单元格分配一个格式化函数 formatter 。如果 formatter 是 None ，则使用默认格式化程序。如果是可调用的，则该函数应将数据值作为输入并返回可显示的表示形式，例如字符串。如果 formatter 作为字符串给出，则假定这是一个有效的 Python 格式规范，并被包装到一个可调用的 string.format(x) 中。如果给出dict，键应该对应于列名，值应该是字符串或可调用的，如上所述。

除非在此处使用 precision 参数，否则默认格式化程序当前使用 pandas 显示精度表示浮点数和复数。除非使用 na_rep 参数，否则默认格式化程序不会调整缺失值的表示。

subset 参数定义将格式化函数应用于哪个区域。如果 formatter 参数以 dict 形式给出但不包括子集中的所有列，则这些列将应用默认格式化程序。从子集中排除的格式化程序字典中的任何列都将被忽略。

使用 formatter 字符串时，dtypes 必须兼容，否则将引发 ValueError。

实例化 Styler 时，可以通过设置 pandas.options 应用默认格式：

styler.format.formatter:default None.

styler.format.na_rep:default None.

styler.format.precision:default 6.

styler.format.decimal:default “.”.

styler.format.thousands:default None.

styler.format.escape:default None.

例子：

将 na_rep 和 precision 与默认 formatter 一起使用

>>> df = pd.DataFrame([[np.nan, 1.0, 'A'], [2.0, np.nan, 3.0]])
>>> df.style.format(na_rep='MISS', precision=3)  
        0       1       2
0    MISS   1.000       A
1   2.000    MISS   3.000

在一致的列 dtypes 上使用 formatter 规范

>>> df.style.format('{:.2f}', na_rep='MISS', subset=[0,1])  
        0      1          2
0    MISS   1.00          A
1    2.00   MISS   3.000000

对未指定的列使用默认的formatter

>>> df.style.format({0:'{:.2f}', 1:'£ {:.1f}'}, na_rep='MISS', precision=1)
...  
         0      1     2
0    MISS   £ 1.0     A
1    2.00    MISS   3.0

默认 formatter 下的多个 na_rep 或 precision 规范。

>>> df.style.format(na_rep='MISS', precision=1, subset=[0])
...     .format(na_rep='PASS', precision=2, subset=[1, 2])  
        0      1      2
0    MISS   1.00      A
1     2.0   PASS   3.00

使用可调用的 formatter 函数。

>>> func = lambda s:'STRING' if isinstance(s, str) else 'FLOAT'
>>> df.style.format({0:'{:.1f}', 2:func}, precision=4, na_rep='MISS')
...  
        0        1        2
0    MISS   1.0000   STRING
1     2.0     MISS    FLOAT

将 formatter 与 HTML escape 和 na_rep 一起使用。

>>> df = pd.DataFrame([['<div></div>', '"A&B"', None]])
>>> s = df.style.format(
...     '<a href="a.com/{0}">{0}</a>', escape="html", na_rep="NA"
...     )
>>> s.to_html()  
...
<td .. ><a href="a.com/&lt;div&gt;&lt;/div&gt;">&lt;div&gt;&lt;/div&gt;</a></td>
<td .. ><a href="a.com/&#34;A&amp;B&#34;">&#34;A&amp;B&#34;</a></td>
<td .. >NA</td>
...

将 formatter 与 LaTeX escape 一起使用。

>>> df = pd.DataFrame([["123"], ["~ ^"], ["$%#"]])
>>> df.style.format("\\textbf{{{}}}", escape="latex").to_latex()
...  
\begin{tabular}{ll}
{} & {0} \\
0 & \textbf{123} \\
1 & \textbf{\textasciitilde \space \textasciicircum } \\
2 & \textbf{\$\%\#} \\
\end{tabular}

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.format。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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