熊猫样式:通过绝对值有条件地更改列的背景颜色

Question

我有pandas dataframe，我想根据绝对值给出背景梯度颜色。iNagagine，我的欲望值在数据框中的A列中为6。随着数字从欲望值转移，背景梯度颜色在两个方向上都通过绝对值(无论是正方向和负方向(而变化。

以下帖子即将结束我想要的内容，但是这些情况颜色不考虑绝对的价值。Pandas样式背景渐变渐变都行和列，也是Pandas Documentation http://pandas.pydata.org/pandas-docs/pandas-docs/stable/USER_GUIDE/style.html

我创建了最低代码：

import pandas as pd
colum1 = [-1,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]
df = pd.DataFrame(data=colum1,columns=["A"])

我已经在Excel中创建了预期输出作为图像。我想从代码中获得类似的输出。背景梯度通过绝对Valye

Answer 1

我面临着类似的任务，在小研究'之后，我找到了解决方案。

from matplotlib import colors
import seaborn as sns
def b_g(s):
    cm=sns.light_palette("red", as_cmap=True)
    max_val = max(s.max(), abs(s.min()))
    norm = colors.Normalize(0,max_val)
    normed = norm(abs(s.values))
    c = [colors.rgb2hex(x) for x in plt.cm.get_cmap(cm)(normed)]
    return ['background-color: %s' % color for color in c]

B_G函数允许您根据数据框数据生成自定义颜色_map，cm=sns.light_palette("red", as_cmap=True)可以帮助自定义颜色。

将此功能应用于数据帧，看起来像：

dataframe.style.apply(b_g)

当从数据框架计算数据的范数时，这里的诀窍是在使用ABS((函数中。示例结果

文档上的链接：https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.light_palette.htmlhttps://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.18/style.html