💡 作者：韩信子@ShowMeAI
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用过 Excel 的数据分析师，对 Excel 的『条件抉择』与『格局出现』性能大都印象粗浅。下方动图演示了 Excel『数据抉择&底色填充高亮』性能。如果咱们须要『抉择大于100的所有产品取值并对单元格填充红色』，间接如下图所示，在『条件格局』中抉择『突出显示单元格规定』即可进行设置。
习惯用 Python 进行数据分析开掘的咱们，是否能够实现雷同的高级显示呢？答案是，能够的！！
在本文中 ShowMeAI 将带大家在 Pandas Dataframe 中实现多条件数据抉择及各种出现款式的设置。
💡 案例&背景
咱们从一个电商销售的案例背景讲起，下图的数据透视表（pandas pivot table）显示了 2016 年至 2022 年不同产品的总销售额。数据能够在ShowMeAI的百度网盘获取，数据读取与解决代码如下：
🏆 实战数据集下载（百度网盘）：公众号『ShowMeAI钻研核心』回复『实战』，或者点击 这里 获取本文 [[6] Pandas 应用 Styler API 设置多条件数据抉择&丰盛的出现款式](https://www.showmeai.tech/art…) 『conditional formatting in pandas 数据集』
⭐ ShowMeAI官网GitHub：https://github.com/ShowMeAI-Hub
import pandas as pd
data = pd.read_excel('data.xlsx')
df_pivoted = pd.pivot_table(data, index='Year')💰 你能找出 2016 年最滞销的产品吗？
- 你可能很快能找到答案 Product_B，总销售额为 169，但咱们仅通过透视表去定位后果十分不不便。
- Pandas 能够很便捷地用条件语句去找到后果，但在原表对应还是不容易。
💰 如果咱们为每年最滞销的产品上色呢，如下图所示用底色突出显示之后，答复下面的问题是不是容易多了？
接下来演示在 Pandas 中实现这个操作的具体步骤！
💡 内容笼罩
本篇后续内容笼罩以下高级性能：
- 突出缺失值
- 突出显示每行/列中的最大值（或最小值）
- 突出显示范畴内的值
- 绘制柱内条形图
- 应用色彩突变突出显示值
- 组合显示设置性能
留神：强烈建议大家应用最新版本的 Pandas。你能够通过命令行命令
pip install --upgrade pandas获取或降级 Pandas 为最新稳固版本。
① 突出缺失值
在 Pandas Dataframe 中，咱们能够应用 dataframe.style.highlight_null() 为空值着色。下图中咱们为数据透视表 df_pivoted 高亮缺失值。
# 突出显示空值
df_pivoted.style.highlight_null()大家发现了，应用 .highlight_null 默认是以红色突出显示 nan 缺失值。不喜爱红色？没关系，色彩能够调！
咱们能够应用自定义参数对对缺失值的文本和背景进行设定，比方 props='color:white;background-color:black' 能够设定背景色为彩色文本为红色，如下图所示：
# 背景为彩色，文本为红色，突出显示空值
df_pivoted.style.highlight_null(props='color:white;background-color:black')通过高亮，咱们能够很快在表中发现2018年 Product_H 没有卖掉的信息。
② 突出显示最大值（或最小值）
要突出显示每列中的最大值，咱们能够应用 dataframe.style.highlight_max() 为最大值着色，最终后果如下图所示。
# 背景为绿色，文本为红色，突出显示每一列最大值
df_pivoted.style.highlight_max(props='color:white;background-color:green')那如果咱们想显示的是每一行的最大值呢？咱们能够通过设定参数 axis=1 来实现，如下图所示。
# 背景为绿色，文本为红色，突出显示每一行最大值
df_pivoted.style.highlight_max(props='color:white;background-color:green', axis=1)留神：同样能够应用办法
dataframe.style.highlight_min()应用适当的参数为行/列中的最小值着色。
③ 突出显示范畴内的值
假如咱们要突出显示 100 到 200 之间的值，这个怎么实现呢？咱们能够通过 dataframe.style.highlight_between(left, right) 来实现这个性能。如下图是对 100 到 200 之间的数填充黄色底色。
# 背景为黄色，文本为彩色，突出显示 100 到 200 之间的值
df_pivoted.style.highlight_between(left=100, right=200, props='color:black;background-color:yellow')④ 绘制柱内条形图
可视化图表直观又炫酷！咱们可不可以把这种出现引入到 Pandas 中呢？当然能够！！
以条形图为例。通过 dataframe.style.bar() 能够创立条形图，更直观地显示数值的大小，如下图所示，红色的柱子长度对应单元格内的数值大小。
# 绘制柱内内条形图
df_pivoted.style.bar()当然也能够自定义条形图的色彩和大小！如下图所示，设定了色彩和宽低等参数。
# 绘制柱内内条形图
df_pivoted.style.bar(color='lightblue',height=70,width=70)⑤ 应用色彩突变突出显示值
咱们还能够用色彩突变来突出显示整个列，具体实现通过 dataframe.style.background_gradient() 实现。如下图所示，在图像中，随着值的减少，色彩会从红色变为绿色。你能够设置 subset=None 将这个显示成果利用于整个Dataframe。
# 为列设置色彩突变值
df_pivoted.style.background_gradient(cmap='RdYlGn',subset=['Product_C'])⑥ 组合显示设置性能
是否能够在数据中同时突出显示最小值、最大值和缺失值呢？能够！！
能够定义一个函数，该函数突出显示列中的 min、max 和 nan 值。以后是对 Product_C 这一列进行了突出显示，咱们能够设置 subset=None来把它利用于整个Dataframe。
def highlight_dataframe(df, subset= None):
df = df.style.highlight_max(props='color:white;background-color:green', subset=subset) \
.highlight_min(props='color:white;background-color:red', subset=subset) \
.highlight_null(props='color:white;background-color:black', subset=subset)
return dfhighlight_dataframe(df_pivoted, subset=['Product_C'])参考文献
- 🏆 实战数据集下载（百度网盘）：公众号『ShowMeAI钻研核心』回复『实战』，或者点击 这里 获取本文 [[6] Pandas 应用 Styler API 设置多条件数据抉择&丰盛的出现款式](https://www.showmeai.tech/art…) 『conditional formatting in pandas 数据集』
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