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Pandas 16-条件格式化

article 2025/1/11 10:01:39

1. 使用条件表达式

条件表达式可以直接在 DataFrame 上应用，根据条件对数据进行格式化。

示例代码

import pandas as pd  
  
# 创建示例 DataFrame  
df = pd.DataFrame({  
    'A': [1, 2, 3, 4, 5],    'B': [10, 20, 30, 40, 50]})  
  
# 使用条件表达式进行格式化  
df['A_formatted'] = df['A'].apply(lambda x: '高' if x > 3 else '低')  
print(df)

输出：

   A   B A_formatted0  1  10          低  
1  2  20          低  
2  3  30          低  
3  4  40          高  
4  5  50          高

2. 使用 apply 方法

apply 方法可以应用于整个 DataFrame 或特定的列，根据自定义函数进行格式化。

示例代码

# 创建示例 DataFrame  
df = pd.DataFrame({  
    'A': [1, 2, 3, 4, 5],    'B': [10, 20, 30, 40, 50]})  
  
# 自定义格式化函数  
def format_value(value):  
    if value > 30:        return '高'  
    elif value > 20:        return '中'  
    else:        return '低'  
  
# 使用 apply 方法进行格式化  
df['B_formatted'] = df['B'].apply(format_value)  
print(df)

输出：

   A   B B_formatted0  1  10          低  
1  2  20          低  
2  3  30          中  
3  4  40          高  
4  5  50          高

3. 使用样式功能

Pandas 提供了样式功能，可以对 DataFrame 进行更复杂的格式化，包括颜色、字体等。

示例代码

# 创建示例 DataFrame  
df = pd.DataFrame({  
    'A': [1, 2, 3, 4, 5],    'B': [10, 20, 30, 40, 50]})  
  
# 自定义样式函数  
def highlight_values(value):  
    if value > 30:        return 'background-color: yellow'    elif value > 20:        return 'background-color: orange'    else:        return 'background-color: green'  
# 应用样式  
styled_df = df.style.applymap(highlight_values)  
styled_df

输出：

   A   B0  1  10  # 绿色背景  
1  2  20  # 绿色背景  
2  3  30  # 橙色背景  
3  4  40  # 黄色背景  
4  5  50  # 黄色背景

4. 结合使用条件表达式和样式功能

可以将条件表达式和样式功能结合使用，实现更复杂的格式化效果。

示例代码

# 创建示例 DataFrame  
df = pd.DataFrame({  
    'A': [1, 2, 3, 4, 5],    'B': [10, 20, 30, 40, 50]})  
  
# 自定义样式函数  
def highlight_values(value):  
    if value > 30:        return 'background-color: yellow'    elif value > 20:        return 'background-color: orange'    else:        return 'background-color: green'  
# 应用样式  
styled_df = df.style.applymap(highlight_values)  
styled_df

输出：

   A   B0  1  10  # 绿色背景  
1  2  20  # 绿色背景  
2  3  30  # 橙色背景  
3  4  40  # 黄色背景  
4  5  50  # 黄色背景

总结

通过条件表达式、apply 方法和样式功能，可以灵活地对 DataFrame 进行条件格式化，以便更直观地展示数据特征。以下是一个完整的示例代码，展示了如何结合使用这些方法：

import pandas as pd  
  
# 创建示例 DataFrame  
df = pd.DataFrame({  
    'A': [1, 2, 3, 4, 5],    'B': [10, 20, 30, 40, 50]})  
  
# 使用条件表达式进行格式化  
df['A_formatted'] = df['A'].apply(lambda x: '高' if x > 3 else '低')  
print("使用条件表达式进行格式化：")  
print(df)  
  
# 自定义格式化函数  
def format_value(value):  
    if value > 30:        return '高'  
    elif value > 20:        return '中'  
    else:        return '低'  
  
# 使用 apply 方法进行格式化  
df['B_formatted'] = df['B'].apply(format_value)  
print("\n使用 apply 方法进行格式化：")  
print(df)  
  
# 自定义样式函数  
def highlight_values(value):  
    if value > 30:        return 'background-color: yellow'    elif value > 20:        return 'background-color: orange'    else:        return 'background-color: green'  
# 应用样式  
styled_df = df.style.applymap(highlight_values)  
print("\n应用样式：")  
styled_df