利用Pandas庫實(shí)現(xiàn)Excel條件格式自動(dòng)化

目錄：

• 1. 概述

• 2. 突出顯示單元格

• 2.1. 高亮缺失值

• 2.2. 高亮最大值

• 2.3. 高亮最小值

• 2.4. 高亮區(qū)間值

• 2.5. 高亮分位數(shù)

• 3. 色階（背景及文本漸變色）

• 3.1. 背景漸變色

• 3.2. 文本漸變色

• 4. 數(shù)據(jù)條

• 5. 數(shù)據(jù)格式化

• 6. 自定義格式函數(shù)

• 7. 其他

1. 概述

咱們先簡單介紹一下什么是表格條件格式可視化，以常用的Excel為例說明。

在Excel菜單欄里，默認(rèn)（選擇）開始菜單，在中間部位有個(gè)條件格式控件，里面就是關(guān)于表格條件格式的方方面面。主要包含突出顯示單元格規(guī)則、最前/最后規(guī)則、數(shù)據(jù)條、色階、圖標(biāo)集以及規(guī)則管理等。

基于以上，我們其實(shí)可以通過函數(shù)方式進(jìn)行多種條件的綜合，讓Excel表格可視化豐富多彩，比如以下截圖展示的就是色階效果！

在上圖中，我們對(duì)每列單獨(dú)進(jìn)行條件格式-色階設(shè)置，綠色->紅色 代表數(shù)值從小到大，可以很直觀的快速感受數(shù)值表現(xiàn)。

所謂 表格條件格式可視化，就是對(duì)表格的數(shù)據(jù)按照一定的條件進(jìn)行可視化的展示（這里的可視化更多是指單元格背景色、字體顏色以及文本格式顯示等）。

那么，Pandas作為表格化的數(shù)據(jù)處理工具，我們可以如何實(shí)現(xiàn) 表格條件格式可視化呢？！

大殺器：df.style

2. 突出顯示單元格

在Excel條件格式中，突出顯示單元格規(guī)則提供的是大于、小于、等于以及重復(fù)值等內(nèi)置樣式，不過在Pandas中這些需要通過函數(shù)方法來實(shí)現(xiàn)，我們放在后續(xù)介紹。這里介紹Pandas突出顯示缺失值、最大值、最小值、區(qū)間值的函數(shù)方法以及Excel實(shí)現(xiàn)這些操作的自定義操作。

2.1. 高亮缺失值

df.style.highlight_null()

Signature:
df.style.highlight_null(
    null_color: 'str' = 'red',
    subset: 'Subset | None' = None,
    props: 'str | None' = None,
) -> 'Styler'
Docstring:
Highlight missing values with a style.

null_color用于指定高亮的背景色，默認(rèn)是紅色

subset用于指定操作的列或行

props用于突出顯示CSS屬性（后面案例中會(huì)涉及到）

比如，我們可以指定高亮的背景色為橙色（顏色可以是英文名稱）

比如，我們可以指定高亮的背景色為紫紅色（顏色可以是16進(jìn)制）

2.2. 高亮最大值

df.style.highlight_max()

Signature:
df.style.highlight_max(
    subset: 'Subset | None' = None,
    color: 'str' = 'yellow',
    axis: 'Axis | None' = 0,
    props: 'str | None' = None,
) -> 'Styler'
Docstring:
Highlight the maximum with a style.

subset用于指定操作的列或行

color用于指定顏色，默認(rèn)是黃色

axis用于指定行最大、列最大或全部，默認(rèn)是列方向最大

這里我們發(fā)現(xiàn)對(duì)于中文也有列最大高亮，至于為啥是蒙古其實(shí)我也不清楚，為了避免出現(xiàn)這種情況，有兩種方法：①將這一列設(shè)置為索引(這里不做演示），②采用subset指定

指定顏色為灰色

顯示全部最大值

那么，Excel如何顯示最大值呢？這里我們以顯示全部最大值為例展開介紹，邏輯如下：

1. 通過函數(shù)MAX獲取數(shù)據(jù)區(qū)域的最大值
2. 然后編輯格式滿足單元格值等于這個(gè)最大值即可

操作為：選中數(shù)據(jù)區(qū)域，進(jìn)行條件格式設(shè)置->編輯格式規(guī)則

具體規(guī)則如下圖：

我們就可以得到想要的效果：

同樣的道理，我們可以根據(jù)需求高亮列或行的最大值、最小值等

2.3. 高亮最小值

df.style.highlight_min()

參數(shù)基本同高亮最大值，這里不再贅述，看案例

鏈?zhǔn)秸{(diào)用 最大最小值高亮

2.4. 高亮區(qū)間值

df.style.highlight_between

Signature:
df.style.highlight_between(
    subset: 'Subset | None' = None,
    color: 'str' = 'yellow',
    axis: 'Axis | None' = 0,
    left: 'Scalar | Sequence | None' = None,
    right: 'Scalar | Sequence | None' = None,
    inclusive: 'str' = 'both',
    props: 'str | None' = None,
) -> 'Styler'
Docstring:
Highlight a defined range with a style.

subset用于指定操作的列或行

color用于指定顏色，默認(rèn)是黃色

axis用于指定行、列或全部，如果left或right作為序列給出，則應(yīng)用于這些序列的邊界

left用于指定區(qū)間最小值

right用于指定區(qū)間最大值

inclusive用于確定是否左右閉包，可選'both', 'neither', 'left', 'right'

props用于突出顯示CSS屬性

高亮數(shù)量在[20, 30]的單元格

props用于突出顯示CSS屬性，案例中我們將待高亮的部分顯示為字體顏色-白色，背景色-紫色

金牌數(shù)區(qū)間[20, 30]、銀牌數(shù)區(qū)間[10, 20]、銅牌數(shù)區(qū)間[5, 10]

2.5. 高亮分位數(shù)

df.style.highlight_quantile()

Signature:
df.style.highlight_quantile(
    subset: 'Subset | None' = None,
    color: 'str' = 'yellow',
    axis: 'Axis | None' = 0,
    q_left: 'float' = 0.0,
    q_right: 'float' = 1.0,
    interpolation: 'str' = 'linear',
    inclusive: 'str' = 'both',
    props: 'str | None' = None,
) -> 'Styler'
Docstring:
Highlight values defined by a quantile with a style.

subset用于指定操作的列或行

color用于指定顏色，默認(rèn)是黃色

axis用于指定行、列或全部

q_left用于指定分位數(shù)左邊界，默認(rèn)是0

q_right用于指定分位數(shù)右邊界，默認(rèn)是1

inclusive用于確定是否左右閉包，可選'both', 'neither', 'left', 'right'

props用于突出顯示CSS屬性

比如，高亮各列獎(jiǎng)牌數(shù)前15%的值

3. 色階（背景及文本漸變色）

色階部分包含背景漸變色和文本漸變色

3.1. 背景漸變色

在Excel中，直接通過條件格式->色階 操作即可選擇想要的背景漸變色效果

而在Pandas中，我們可以通過df.style.background_gradient()進(jìn)行背景漸變色的設(shè)置。

Signature:
df.style.background_gradient(
    cmap='PuBu',
    low: 'float' = 0,
    high: 'float' = 0,
    axis: 'Axis | None' = 0,
    subset: 'Subset | None' = None,
    text_color_threshold: 'float' = 0.408,
    vmin: 'float | None' = None,
    vmax: 'float | None' = None,
    gmap: 'Sequence | None' = None,
) -> 'Styler'
Docstring:
Color the background in a gradient style.

cmap用于指定matplotlib色條

low和high用于指定最小最大值顏色邊界，區(qū)間[0, 1]

axis用于指定行、列或全部，默認(rèn)是列方向

subset用于指定操作的列或行

text_color_threshold用于指定文本顏色亮度，區(qū)間[0, 1]

vmin和vmax用于指定與cmap最小最大值對(duì)應(yīng)的單元格最小最大值

low和high用于指定最小最大值顏色邊界，區(qū)間[0, 1]

cmap用于指定matplotlib色條，采用seaborn美化樣式

text_color_threshold用于指定文本顏色亮度，區(qū)間[0, 1]

vmin和vmax用于指定與cmap最小最大值對(duì)應(yīng)的單元格最小最大值（10以下同色，70以上同色）

我們可以看到以上對(duì)于缺失值來說，其背景色是黑色，我們可以通過鏈?zhǔn)椒椒ê透吡寥笔е祵?duì)缺失值背景色進(jìn)行修改

3.2. 文本漸變色

文本漸變色顧名思義就是對(duì)單元格的文本進(jìn)行顏色漸變，可以通過df.style.text_gradient()來操作，其參數(shù)和背景漸變色基本一致。

4. 數(shù)據(jù)條

在Excel中，直接通過條件格式->數(shù)據(jù)條 操作即可選擇想要的數(shù)據(jù)條效果

而在Pandas中，我們可以通過 df.style.bar()來進(jìn)行數(shù)據(jù)條繪制

Signature:
df.style.bar(
    subset: 'Subset | None' = None,
    axis: 'Axis | None' = 0,
    color='#d65f5f',
    width: 'float' = 100,
    align: 'str' = 'left',
    vmin: 'float | None' = None,
    vmax: 'float | None' = None,
) -> 'Styler'
Docstring:
Draw bar chart in the cell backgrounds.

subset用于指定操作的列或行

axis用于指定行、列或全部，默認(rèn)是列方向

color用于指定數(shù)據(jù)條顏色

width用于指定數(shù)據(jù)條長度，默認(rèn)是100，區(qū)間[0, 100]

vmin和vmax用于指定與數(shù)據(jù)條最小最大值對(duì)應(yīng)的單元格最小最大值

align 數(shù)據(jù)條與單元格對(duì)齊方式，默認(rèn)是left左對(duì)齊，還有zero居中和mid位于（max-min）/2

比如，獎(jiǎng)牌數(shù)（不算總的）最低0最高40+顏色為橙色+居中展示，金牌差數(shù)據(jù)條長度為50（也就是單元格一半的長度）、銀牌差mid對(duì)齊+數(shù)據(jù)條為單元格一半長度+正負(fù)顯示不同顏色

5. 數(shù)據(jù)格式化

調(diào)整數(shù)據(jù)格式用到df.style.format()

Signature:
df.style.format(
    formatter: 'ExtFormatter | None' = None,
    subset: 'Subset | None' = None,
    na_rep: 'str | None' = None,
    precision: 'int | None' = None,
    decimal: 'str' = '.',
    thousands: 'str | None' = None,
    escape: 'str | None' = None,
) -> 'StylerRenderer'
Docstring:
Format the text display value of cells.

formatter 顯示格式

subset用于指定操作的列或行

na_rep用于指定缺失值的格式

precision用于指定浮點(diǎn)位數(shù)

decimal用于用作浮點(diǎn)數(shù)、復(fù)數(shù)和整數(shù)的十進(jìn)制分隔符的字符，默認(rèn)是.

thousands用作浮點(diǎn)數(shù)、復(fù)數(shù)和整數(shù)的千位分隔符的字符

escape用于特殊格式輸出（如html、latex等，這里不做展開，可參考官網(wǎng)）

比如，我們給數(shù)據(jù)加上單位枚，缺失值顯示為無

設(shè)置小數(shù)點(diǎn)位數(shù)為0

指定列進(jìn)行格式化

分別對(duì)指定列進(jìn)行單獨(dú)格式化

6. 自定義格式函數(shù)

通過傳遞樣式函數(shù)來自定義格式：

applymap() (elementwise)：接受一個(gè)函數(shù)，它接受一個(gè)值并返回一個(gè)帶有 CSS 屬性值對(duì)的字符串。

apply()(column-/ row- /table-wise): 接受一個(gè)函數(shù)，它接受一個(gè) Series 或 DataFrame 并返回一個(gè)具有相同形狀的 Series、DataFrame 或 numpy 數(shù)組，其中每個(gè)元素都是一個(gè)帶有 CSS 屬性的字符串-值對(duì)。此方法根據(jù)axis關(guān)鍵字參數(shù)一次傳遞一個(gè)或整個(gè)表的 DataFrame 的每一列或行。對(duì)于按列使用axis=0、按行使用axis=1，以及一次性使用整個(gè)表axis=None。

比如，我們定義一個(gè)函數(shù)，如果金牌數(shù)<銀牌數(shù)，則高亮金牌數(shù)這一列對(duì)應(yīng)的值

比如，我們還可以定義函數(shù)，如果金牌數(shù)<銀牌數(shù)，則這一行數(shù)據(jù)都高亮

又或者，我們可以根據(jù)不同的比值對(duì)每行進(jìn)行不同的高亮

關(guān)于以上函數(shù)的寫法，我們還可以調(diào)用numpy的where和repeat方法進(jìn)行優(yōu)化，如：

7. 其他

還有一些小操作，比如添加標(biāo)題、隱藏索引、隱藏指定列等等

添加標(biāo)題

隱藏索引

隱藏指定列

設(shè)置屬性

如果一些單元格屬性和單元格值無關(guān)，我們可以通過df.style.set_properties()來進(jìn)行定制化操作，比如：背景色-黑色，字體顏色-草綠色，邊框顏色-白色。（css樣式）

選中放大

鼠標(biāo)選擇單元格會(huì)有放大效果

導(dǎo)出Excel

就直接to_excel就行了，dfs = df.style.xxx，然后dfs.to_excel()

導(dǎo)出html

以上就是本次全部內(nèi)容，大家感興趣的話可以自己演示一遍熟悉熟悉，又或者想想日常工作中的一些條件格式需求，然后通過Pandas演示出來效果看看。

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