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

用法: Styler.highlight_between(subset=None, color='yellow', axis=0, left=None, right=None, inclusive='both', props=None)

使用样式突出显示定义的范围。

参数：

subset：标签，array-like，IndexSlice，可选: 一个有效的二维输入DataFrame.loc[<subset>], 或者，在 1d 输入或单键的情况下，DataFrame.loc[:, <subset>]列优先级的地方，以限制data到前应用该函数。
color：str，默认 ‘yellow’: 用于突出显示的背景颜色。
axis：{0 或 ‘index’，1 或 ‘columns’，无}，默认 0: 如果 left 或 right 作为序列给出，则应用这些边界的轴。请参阅示例。
left：标量或datetime-like，或序列或array-like，默认无: 用于定义范围的左边界。
right：标量或datetime-like，或序列或array-like，默认无: 用于定义范围的右边界。
inclusive：{‘both’, ‘neither’, ‘left’, ‘right’}: 确定边界是封闭的还是开放的。
props：str，默认无: 用于突出显示的 CSS 属性。如果给出props，则不使用color。

self：造型器

注意：

如果left 是None，则仅应用右边界。如果right 是None，则仅应用左边界。如果两者都是None，则所有值都会突出显示。

仅当 left 或 right 作为序列或 array-like 对象提供以对齐形状时，才需要 axis。如果 left 和 right 都是标量，则所有 axis 输入将给出相同的结果。

此函数仅适用于兼容的 dtypes 。例如，datetime-like 区域只能使用等效的 datetime-like left 和 right 参数。使用 subset 来控制具有多个 dtypes 的区域。

例子：

基本用法

>>> df = pd.DataFrame({
...     'One': [1.2, 1.6, 1.5],
...     'Two': [2.9, 2.1, 2.5],
...     'Three': [3.1, 3.2, 3.8],
... })
>>> df.style.highlight_between(left=2.1, right=2.9)

沿 axis 使用范围输入序列，在这种情况下，为每列分别设置 left 和 right

>>> df.style.highlight_between(left=[1.4, 2.4, 3.4], right=[1.6, 2.6, 3.6],
...     axis=1, color="#fffd75")

使用 axis=None 并提供 left 参数作为与输入 DataFrame 匹配的数组，并带有常量 right

>>> df.style.highlight_between(left=[[2,2,3],[2,2,3],[3,3,3]], right=3.5,
...     axis=None, color="#fffd75")

使用 props 而不是默认背景颜色

>>> df.style.highlight_between(left=1.5, right=3.5,
...     props='font-weight:bold;color:#e83e8c')

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.highlight_between。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。

用法:

参数：

返回：

注意：

例子：