Modification des couleurs du texte et des cellules dans un tableau HTML Pandas DataFrame à l'aide de styles et de CSS
Souvent, lorsque vous travaillez avec des dataframes en Python, il Il est avantageux de personnaliser l’apparence visuelle des données pour les rendre plus informatives ou visuellement attrayantes. Ceci peut être réalisé en utilisant des styles et CSS pour changer la couleur du texte, des en-têtes et des cellules dans un dataframe.
Dans ce scénario, nous recevons un dataframe pandas contenant des valeurs organisées à la fois en lignes et en colonnes, et le but est de colorer les valeurs dans les lignes « MOS » d'une certaine couleur et de modifier la couleur d'arrière-plan des deux colonnes d'index/en-tête de gauche et de la ligne d'en-tête supérieure.
Pour ce faire, nous pouvons utiliser le nouveau fonctionnalité de style introduite dans la version pandas 0.17.1. Le code Python suivant montre comment appliquer des styles au dataframe :
<code class="python">import numpy as np import pandas as pd arrays = [['Midland', 'Midland', 'Hereford', 'Hereford', 'Hobbs','Hobbs', 'Childress', 'Childress', 'Reese', 'Reese', 'San Angelo', 'San Angelo'], ['WRF','MOS','WRF','MOS','WRF','MOS','WRF','MOS','WRF','MOS','WRF','MOS']] tuples = list(zip(*arrays)) index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples) df = pd.DataFrame(np.random.randn(12, 4), index=arrays, columns=['00 UTC', '06 UTC', '12 UTC', '18 UTC']) def highlight_MOS(s): is_mos = s.index.get_level_values(1) == 'MOS' return ['color: darkorange' if v else 'color: darkblue' for v in is_mos] s = df.style.apply(highlight_MOS) print(s)</code>
La fonction highlight_MOS est définie pour appliquer une couleur orange foncé aux valeurs des lignes « MOS » et une couleur bleu foncé à toutes les autres. valeurs. La méthode style.apply est ensuite utilisée pour appliquer cette fonction au dataframe, et le résultat est imprimé.
La sortie du code sera une table de dataframe avec les lignes « MOS » colorées en orange foncé et le laissé deux colonnes d'index/en-tête et la ligne d'en-tête supérieure colorées avec une couleur d'arrière-plan différente. Cette personnalisation permet une représentation plus attrayante et informative des données dans le dataframe.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!