Python 正在更改熊猫的样式。数据帧：永久？

例如，当我更改pandas.DataFrame的样式时

#为这些列着色
颜色列=['roi'，'ath'的百分比]
（投资组合）
风格
#把负数涂成红色
.apply（λv：如果v<0，则为“颜色：红色”，否则为“颜色：黑色”，
子集=颜色（列）
#所选颜色为浅蓝色
.apply（lambda s:“背景色：浅蓝色”，
子集=颜色（列）

应用于数据帧的样式不是永久的

为了使它们保持不变，我可以将

（公文包_df…

部分的输出分配给相同的数据帧，如下所示：

portfolio_df = (portfolio_df ...

在Jupyter笔记本中显示这个被覆盖的

portfolio_df

，我可以看到样式精美的数据框。但是尝试在从模块导入的函数中更改样式时失败。我在函数中构造数据框，更改样式，返回（现在）从函数中选择样式化的数据帧，将其显示在Jupyter笔记本中，我看到一个非样式化的数据帧

编辑 检查样式设置操作返回值的类型

s=（公文包风格应用（…

我看到：

>>> type(s)
pandas.io.formats.style.Styler

因此，该操作不返回数据帧，而是返回一个

…Styler

对象。我错误地认为可以将此返回值重新分配给原始数据帧，从而覆盖它并使样式更改永久化

问题: 将样式应用于数据帧的操作是破坏性操作还是非破坏性操作？答案似乎是样式不会永久更改。现在，如何使其永久更改

编辑2 查看

Pandas

的源代码，我查看了

类样式器的docstring（请参见[1]）：

因此，在Jupyter笔记本中，Styler有一种方法可以根据应用的样式自动呈现数据帧

否则（在iPython中）它将创建HTML

将应用样式的返回值指定给变量

s=（公文包风格应用（…

我可以在Jupyter笔记本中使用它来渲染新样式

我的理解是：我无法将数据帧输出到Jupyter笔记本中，并期望它呈现新样式。但我可以输出
s
以显示新样式


[1] 中的类样式器

pandas/pandas/io/formats/style.py

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Docstring，第39行。

尝试使用此函数

df.style.applymap()

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请编辑您的帖子，包括错误的完整回溯。我有一个类似的用例，我想应用一个样式并转换为latex。

df.style.applymap()