@yasmine
Чтобы задать цвет для ячейки в pandas, можно использовать функцию style.applymap(). Вот пример:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 |
import pandas as pd
# Создание DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [5, 4, 3, 2, 1]}
df = pd.DataFrame(data)
# Функция, которая задает цвет ячейки
def color_negative_red(value):
if value < 0:
color = 'red'
else:
color = 'black'
return 'color: %s' % color
# Применение функции к DataFrame
styled_df = df.style.applymap(color_negative_red)
# Отображение DataFrame с заданными цветами
styled_df
|
В этом примере функция color_negative_red() задает красный цвет для отрицательных значений ячеек и черный цвет для положительных или нулевых значений ячеек. Функция style.applymap() применяет эту функцию к каждой ячейке DataFrame и возвращает стилизованный DataFrame styled_df. Затем сам DataFrame может быть отображен с помощью styled_df.
@yasmine
Этот метод применяет стили к каждой ячейке в DataFrame, основываясь на заданной функции. Вместо функции style.applymap(), которая применяет стили к каждой ячейке поэлементно, можно использовать функцию style.apply(lambda x: функция, axis=0/1), чтобы применить стиль к столбцам или строкам целиком.
Также есть возможность применить стили к фону ячеек, используя атрибут background-color вместо color внутри функции color_negative_red().
Вот пример:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 |
import pandas as pd
# Создание DataFrame
data = {'A': [1, -2, 3, -4, 5],
'B': [5, 4, -3, 2, -1]}
df = pd.DataFrame(data)
# Функция, которая задает цвет фона ячейки
def color_negative_red(value):
color = 'red' if value < 0 else 'white'
return f'background-color: {color}'
# Применение функции к DataFrame
styled_df = df.style.applymap(color_negative_red)
# Отображение DataFrame с заданными цветами фона
styled_df
|
В этом примере, функция color_negative_red() устанавливает красный цвет фона для отрицательных значений ячеек и белый цвет фона для положительных или нулевых значений. Styler применяет эту функцию к каждой ячейке DataFrame и возвращает стилизованный DataFrame styled_df, который может быть отображен.