pandas 利用样式背景色观察数据变化

看过来

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在数据分析中，通过颜色的变化，可以直观地了解数据的变化趋势，有助于发现数据中的异常或者重要变化。pandas 样式功能使得你可以以更直观和更富有吸引力的方式呈现数据，进而更好地理解和分析数据。本例我们来看一个通过样式来观察数据变化情况的 pandas 案例。

数据与需求

为了方便讲解，我们先构造数据：

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(123)

df = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 10, size=[3, 5]),
                  columns=[*'abcde'])
df
'''
   a  b  c  d  e
0  3  3  7  2  4
1  7  2  1  2  1
2  1  4  5  1  1
'''

我们需要从左往右来观察数据的变化，如果每行数据中，每个数据右边的数字相对于左边的数字增加了就背景就设置为红色，如果减小了就设置为绿色，如果相等则保持不变。

具体期望效果可看页后的图片。

思路

由于要通过背景颜色来观察数据的变化，我们就涉及到应用 pandas 的样式功能，首先先构造一个相同形状的 DataFrame 做为样式遮罩，每个位置的的数据是 css 样式，即表示背景颜色。

在构造样式遮罩时，我们可以先对原数据进行向右求位差值，然后通过判断正负来了解数据的变大变小。

然后，再将这个样式遮罩应用到原数据的样式对象上，就显示出了最终的效果。

代码

先定义一个函数来处理数据根据正负显示背景样式代码的逻辑，并每个值应用这个函数：

def func(v):
    if v > 0:
        return 'background-color: red'
    elif v < 0:
        return 'background-color: green'
    else:
        return ''

style = (
    df.diff(periods=1, axis=1).fillna(0)
    .map(func)
)

style
# 部分输出内容
'''
  a                        b                        c   ...
1    background-color: green  background-color: green ...
2      background-color: red    background-color: red ...
...
'''

然后应用这个样式代码 DataFrame：

df.style.apply(lambda _: style, axis=None)

最终在 Jupyter 的显示效果如：

这样就完成了需求。

（完）

pandas 利用样式背景色观察数据变化

数据与需求

思路

代码

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