Pandas DataFrame 스타일을 사용하여 테이블의 특정 요소에 색상을 지정하고 데이터 시각화를 향상하려면 어떻게 해야 합니까?

맞춤형 테이블 색상 지정을 위한 Pandas DataFrame 스타일링

데이터 분석 영역에서 Pandas는 포괄적인 데이터 조작 기능의 초석으로 떠올랐습니다. . 최신 버전에는 DataFrame 스타일 지정이라는 강력한 새 기능이 도입되었습니다. 이 기능을 사용하면 사용자는 색상 사용자 정의를 통해 시각적 단서와 명확성을 제공하여 데이터 프레임의 시각적 표현을 향상시킬 수 있습니다.

이 새로운 기능을 입증하려면 표준 Pandas 데이터 프레임을 지정된 색상이 있는 테이블로 변환하는 문제를 고려해 보세요. 코딩된 요소:

문제:

데이터와 인덱스 정보가 모두 포함된 데이터 프레임이 있는 경우 특정 행에 색상을 적용하여 테이블의 모양을 수정하는 작업이 수행됩니다. 인덱스 값 및 헤더. 이 경우 'MOS'에 해당하는 행의 모든 ​​값을 특정 색상으로 강조 표시하고, 헤더 행, 가장 왼쪽 인덱스 열, 나머지 테이블 셀도 뚜렷한 배경색으로 구분하는 것이 바람직합니다.

해결책:

이러한 요구를 해결하기 위해 pandas의 새로운 스타일링 기능이 활용됩니다. DataFrame.style.apply() 메서드는 데이터 프레임에 사용자 정의 스타일 규칙을 적용하기 위한 유연한 인터페이스를 제공합니다. 스타일 함수를 정의하면 내용이나 메타데이터를 기반으로 개별 셀의 시각적 모양을 조작할 수 있습니다.

이 경우 두 번째 수준에 대한 셀의 인덱스 값이 다음과 같은지 확인하는 사용자 정의 스타일 함수를 만듭니다. '모스'. 그렇다면 텍스트에 'darkorange' 색상을 적용합니다. 그렇지 않으면 'darkblue'를 사용합니다.

<code class="python">import pandas as pd

# Create dataframe
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'])

# Define custom style function
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]

# Apply style function
s = df.style.apply(highlight_MOS)</code>

스타일이 지정된 결과 데이터 프레임(style.apply() 호출 끝에서 사용 가능)은 진한 주황색으로 표시된 'MOS' 행이 있는 테이블을 생성합니다. 머리글 행, 가장 왼쪽의 색인 열 및 나머지 셀은 원래 색상을 유지합니다. 이 사용자 정의를 통해 표에 시각적 구별이 추가되어 특정 데이터 포인트를 더 쉽게 식별하고 분석할 수 있습니다.

위 내용은 Pandas DataFrame 스타일을 사용하여 테이블의 특정 요소에 색상을 지정하고 데이터 시각화를 향상하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!