Python pandas.io.formats.style.Styler.hide用法及代碼示例

用法: Styler.hide(subset=None, axis=0, level=None, names=False)

隱藏整個索引/列標題，或顯示的特定行/列。

參數：

subset：標簽，array-like，IndexSlice，可選

DataFrame.loc[<subset>,:] 或 DataFrame.loc[:, <subset>] 內沿軸的有效 1d 輸入或單個鍵，取決於 axis ，以限製 data 選擇隱藏的行/列。

axis：{“index”, 0, “columns”, 1}

應用於索引或列。

level：整數、字符串、列表

如果隱藏整個索引/列標題，則在 MultiIndex 中隱藏的級別。不能與 subset 同時使用。

names：bool

是否隱藏索引/列標題的級別名稱(或至少一個級別)仍然可見。

self：造型器

注意：

此方法具有多種函數，具體取決於 subset 、 level 和 names 參數的組合(參見示例)。 axis 參數僅用於控製該方法是應用於行標題還是列標題：

參數組合
`subset`	`level`	`names`	影響
None	None	False	axis-Index 完全隱藏。
None	None	True	隻有axis-Index 名稱是隱藏的。
None	整數、字符串、列表	False	指定的axis-MultiIndex 級別完全隱藏。
None	整數、字符串、列表	True	指定的axis-MultiIndex 級別完全隱藏，其餘axis-MultiIndex 級別的名稱。
Subset	None	False	指定的數據行/列被隱藏，但axis-Index 本身和名稱保持不變。
Subset	None	True	指定的數據行/列和axis-Index 名稱被隱藏，但axis-Index 本身保持不變。
Subset	整數、字符串、列表	Boolean	ValueError：無法同時提供`subset` 和`level`。

請注意，此方法僅隱藏已識別的元素，因此可以鏈接以依次隱藏多個元素。

例子：

隱藏特定行的簡單應用程序：

>>> df = pd.DataFrame([[1,2], [3,4], [5,6]], index=["a", "b", "c"])
>>> df.style.hide(["a", "b"])  
     0    1
c    5    6

隱藏索引並保留數據值：

>>> midx = pd.MultiIndex.from_product([["x", "y"], ["a", "b", "c"]])
>>> df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,6), index=midx, columns=midx)
>>> df.style.format("{:.1f}").hide()  
                 x                    y
   a      b      c      a      b      c
 0.1    0.0    0.4    1.3    0.6   -1.4
 0.7    1.0    1.3    1.5   -0.0   -0.2
 1.4   -0.8    1.6   -0.2   -0.4   -0.3
 0.4    1.0   -0.2   -0.8   -1.2    1.1
-0.6    1.2    1.8    1.9    0.3    0.3
 0.8    0.5   -0.3    1.2    2.2   -0.8

隱藏 MultiIndex 中的特定行但保留索引：

>>> df.style.format("{:.1f}").hide(subset=(slice(None), ["a", "c"]))
...   
                         x                    y
           a      b      c      a      b      c
x   b    0.7    1.0    1.3    1.5   -0.0   -0.2
y   b   -0.6    1.2    1.8    1.9    0.3    0.3

通過鏈接隱藏特定行和索引：

>>> df.style.format("{:.1f}").hide(subset=(slice(None), ["a", "c"])).hide()
...   
                 x                    y
   a      b      c      a      b      c
 0.7    1.0    1.3    1.5   -0.0   -0.2
-0.6    1.2    1.8    1.9    0.3    0.3

隱藏特定級別：

>>> df.style.format("{:,.1f}").hide(level=1)  
                     x                    y
       a      b      c      a      b      c
x    0.1    0.0    0.4    1.3    0.6   -1.4
     0.7    1.0    1.3    1.5   -0.0   -0.2
     1.4   -0.8    1.6   -0.2   -0.4   -0.3
y    0.4    1.0   -0.2   -0.8   -1.2    1.1
    -0.6    1.2    1.8    1.9    0.3    0.3
     0.8    0.5   -0.3    1.2    2.2   -0.8

僅隱藏索引級別名稱：

>>> df.index.names = ["lev0", "lev1"]
>>> df.style.format("{:,.1f}").hide(names=True)  
                         x                    y
           a      b      c      a      b      c
x   a    0.1    0.0    0.4    1.3    0.6   -1.4
    b    0.7    1.0    1.3    1.5   -0.0   -0.2
    c    1.4   -0.8    1.6   -0.2   -0.4   -0.3
y   a    0.4    1.0   -0.2   -0.8   -1.2    1.1
    b   -0.6    1.2    1.8    1.9    0.3    0.3
    c    0.8    0.5   -0.3    1.2    2.2   -0.8

示例都使用 axis="columns" 產生等效的轉置效果。

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自pandas.pydata.org大神的英文原創作品 pandas.io.formats.style.Styler.hide。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。

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