环境
我按顺序将两种方法应用于 Pandas 造型器对象,例如
df.style \
.applymap(mapping1, subset=["column_a"]) \
.applymap(mapping2, subset=["column_b"])
不过,我应用的映射各不相同。例如,我可能意识到我想添加一个名为 mapping3
的新映射。用于列 column_c
.为了可扩展性,我希望能够快速添加映射并应用它,而不必在上面的代码片段中添加一行。我的问题
我想灵活地提供映射并将它们全部应用到
df
,其中输入是映射列表(如 mappings = [(mapping1, col1), (mapping2, col2), (mapping3, col3)]
,输出是样式化数据框。尽管这个问题使用了样式化数据框的例子,但我认为这个问题并不限于链接样式器对象本身。我认为它与 Pandas 中所有类型的链接方法都相关。
可重现的例子
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
"column_a": [-1, -2, 3, 4],
"column_b": ["good", "bad", "neutral", "amazing"],
"column_c": [0.1, 0.9, 0.5, 1]
})
def mapping1(val):
if val < 0:
color = "red"
elif val > 0:
color = "green"
else:
color = "black"
return "background-color: %s" % color
def mapping2(val):
if val == "amazing":
color = "purple"
else:
color = "black"
return "color: %s" % color
def mapping3(val):
if val < 0.8:
color = "orange"
if val >= 0.8:
color = "green"
return "color: %s" % color
styler = df.style \
.applymap(mapping1, subset=['column_a']) \
.applymap(mapping2, subset=["column_b"]) \
.applymap(mapping3, subset=["column_c"])
styler
最佳答案
这是一种使用 style.apply
的方法并反转字典
mappings = [(mapping1, 'column_a'), (mapping2, 'column_b'), (mapping3, 'column_c')]
df.style.apply({v:k for k,v in mappings})
关于python - Python Pandas 中的灵活链接,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/63686157/