python - 如何将 pandas 中的格式应用到导出的 Excel 文件(特别是尝试填充空白单元格)

Question

我正在尝试构建代码，从数据帧中提取数据，应用特定的标题并删除冗余的标题，然后使用要放置在标题下的数据，我需要用纯色填充空白以便突出显示它们以供分析，然后将它们导出到新的 Excel 文件以进行传播。

我尝试过应用颜色，定义了颜色，并尝试过在 CSS 中进行格式化，但问题是，虽然该格式似乎在 IDE 中应用，但它并未转换为导出的 Excel 文件。

import pandas as pd
from pandas.io.formats.style import Styler
import xlsxwriter
from io import BytesIO
from flask import Flask, send_file
emt = pd.read_excel(r'C:\Users\okelly\Python Project\excel input file.xlsx', header=[0,1])# this adds the parameter into the heading allowing a search of it

#this part works
M_cols = [col for col in emt.columns if 'M' in col]
#this identifies all colums wiht M in thier subheading which is a mandoatory heading and seperates it from three other classes of headings

new_data=pd.DataFrame(emt, columns=M_cols)
#this command pulls the data and sets the list m-cols as the headers 

#this code hopefully applies a highlight to hte code in order to allow it to be anaslied
def highlight_null(val):
 if val == 'none':
      color = 'yellow'
  else : color = 'white'
 return 'background-color: %s' % color

result.style.apply(highlight_null)



result.to_excel('output1.xlsx', engine='xlsxwriter')

似乎没有出现错误，并且它确实生成了 Excel 文件，但没有对文件进行格式化

Answer 1

据我了解: 假设数据框如下:

df=pd.util.testing.makeMissingDataframe(density=0.5).head().reset_index(drop=True)
df.columns=['M1','A','B','M2']
print(df)

<小时/>

         M1         A         B        M2
0 -0.877957       NaN -2.374154 -0.585370
1       NaN       NaN       NaN       NaN
2       NaN  0.272616  0.011746 -0.344501
3       NaN       NaN       NaN       NaN
4  1.478556       NaN       NaN -0.685351

<小时/>

您可以尝试使用以下函数:

M_cols = [col for col in df.columns if 'M' in col]
#['M1', 'M2']
def myfunc(x):
    c1='background-color: red'
    c2=''
    d_f= pd.DataFrame(np.where(x.isnull(),c1,c2),columns=x.columns,index=x.index)
    return d_f
df.style.apply(myfunc, subset=pd.IndexSlice[:, M_cols],axis=None)#.to_excel(...)

<小时/>

输出: