&引用；“条件格式”；在python中，为添加十六进制颜色的列表中的每个数据集

我正在寻找一种基于列表中的数字/百分比进行条件格式化的方法，输出条件格式化需要是十六进制颜色

例如，在下面的数据中，有3个完全唯一的“数据集”，它们由

行[0]+行[1]

生成，每个数据集将单独分析

列表形式的数据（当前布局） 所需的输出将是在每行数据中显示上述内容，并附加列，例如：

['UniqueData3', 'UniqueTest1', '4.22', '25%', '41.2%', 'Data']

可能会变成：

['UniqueData3', 'UniqueTest1', '4.22', '25%', '41.2%', 'Data', '#d23f3f', '#db8a2e', '#4ea157']

如果

d23f3f

与

4.22

相关，

db8a2e

与

25%

相关，

4ea157

与

41.2%

相关，请注意十六进制颜色只是示例

有什么想法吗

编辑：CSV格式的数据，以便易于阅读：） 例如，在excel中，它会显示为：

最终看起来像：

预期产出将是： 在视觉方面（仅限于展示）

---

M4tini下面的答案与我需要的非常接近，只是想寻找一种方法来忽略某些值或强制使用不同的颜色。

这种方法有效，需要更改mapValues函数以匹配excel。我不知道他们用的是什么方法，至少在我看来这是合乎逻辑的。当然，有更有效、更漂亮的方法可以做到这一点

def mapValues(values):
    values = [float(i.split('%')[0]) for i in values]
    colorMap = np.array(['#F8696B', '#FFEB84', '#63BE7B'])
    #colorMap = np.array(["low", "mid", "high"])
    values = np.asarray(values)
    _, bins = np.histogram(values, 2)
    mapped = np.digitize(values, bins)
    return list(colorMap[mapped - 1])

def mapAndAdd(finalList, tempList, v1,v2,v3):
    v1 = mapValues(v1)
    v2 = mapValues(v2)
    v3 = mapValues(v3)
    for i,j in enumerate(newList):
        finalList.append(j + [v1[i] , v2[i] , v3[i]])


uniqueDataSet = set()

finalList = []
for index, DataSet in enumerate(lst):
    if (DataSet[0] + DataSet[1]) in uniqueDataSet:
        v1.append(DataSet[2])
        v2.append(DataSet[3])
        v3.append(DataSet[4])
        newList.append(DataSet)
    else:
        if (index != 0):
            mapAndAdd(finalList, newList, v1,v2,v3)

        uniqueDataSet.add(DataSet[0] + DataSet[1])
        newList = [DataSet]
        v1 = [DataSet[2]]
        v2 = [DataSet[3]]
        v3 = [DataSet[4]]

mapAndAdd(finalList, newList, v1,v2,v3)

---

在Python中，您可以使用以下工具完成此操作：

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请参阅文档中的部分，该部分演示了许多可用的条件格式功能。

从何处获取这些数字和十六进制值之间的关系？@thefourtheye In excel例如：如果分开，最终看起来是这样的：数字\颜色之间是否有特殊关系，或者它们只是用于直观地将相似的值分组在一起？@M4rtini不，它们没有任何特殊关系，它们是按数据集分组的，数据集是通过合并行[0]和行[1]定义的唯一组，在我的示例中，行[1]为我提供了3个唯一组，它们只是被赋予了一个视觉配色方案，就像excel一样，最高的数字是绿色，最低的数字是红色，但采用渐变比例。@M4rtini我已经添加了我的预期输出和一个示例输出csv（我不希望它输出到csv，我希望它进入列表，如图所示），这非常接近我需要的，但是它只有三种颜色，我希望它能够根据数字自动生成渐变，例如：或者，将示例数据转换为1个数据集看起来像：只需向mapValues函数添加更多的容器和颜色就可以了enough@M4tini数据集大小不一，它将根据大小映射正确的颜色？是的。它为每个唯一的数据集创建一个值的直方图。然后找出每个值放在哪个箱子中，并将箱子编号映射到一个值。所以，是的，数据集的大小应该无关紧要。@M4tini是否有一种方法可以轻松地从excel文件生成1-100个颜色渐变列表，这样我就不必手动通过100个单元格获取十六进制颜色？问题是条件格式不适用于excel文件，我只需要excel格式的十六进制颜色代码。。。

UniqueData1,UniqueTest1,13,13.39%,42.7%,Data
UniqueData1,UniqueTest1,14,82%,41.9%,Data
UniqueData1,UniqueTest1,18,29.39%,41%,Data
UniqueData2,UniqueTest2,22.3,44.4%,42.3%,Data
UniqueData2,UniqueTest2,4,44.2%,43.4%,Data
UniqueData2,UniqueTest2,4.1,49%,42.7%,Data
UniqueData3,UniqueTest1,4.45,49.5%,42.42%,Data
UniqueData3,UniqueTest1,4.29,20%,42.3%,Data
UniqueData3,UniqueTest1,4.22,25%,41.2%,Data

[['UniqueData1', 'UniqueTest1', '13', '13.39%', '42.70%', 'Data', '#F8696B', '#F8696B', '#63BE7B'], ['UniqueData1', 'UniqueTest1', '14', '82%', '41.90%', 'Data', '#FFEB84', '#63BE7B', '#FFEB84'], ['UniqueData1', 'UniqueTest1', '18', '29.39%', '41%', 'Data', '#63BE7B', '#FFEB84', '#F8696B'], ['UniqueData2', 'UniqueTest2', '22.3', '44.40%', '42.30%', 'Data', '#63BE7B', '#FFEB84', '#F8696B'], ['UniqueData2', 'UniqueTest2', '4', '44.20%', '43.40%', 'Data', '#F8696B', '#F8696B', '#63BE7B'], ['UniqueData2', 'UniqueTest2', '4.1', '49%', '42.70%', 'Data', '#FFEB84', '#63BE7B', '#FFEB84'], ['UniqueData3', 'UniqueTest1', '4.45', '49.50%', '42.42%', 'Data', '#63BE7B', '#63BE7B', '#63BE7B'], ['UniqueData3', 'UniqueTest1', '4.29', '20%', '42.30%', 'Data', '#FFEB84', '#F8696B', '#FFEB84'], ['UniqueData3', 'UniqueTest1', '4.22', '25%', '41.20%', 'Data', '#F8696B', '#FFEB84', '#F8696B']]

UniqueData1,UniqueTest1,13,13.39%,42.70%,Data,#F8696B,#F8696B,#63BE7B
UniqueData1,UniqueTest1,14,82%,41.90%,Data,#FFEB84,#63BE7B,#FFEB84
UniqueData1,UniqueTest1,18,29.39%,41%,Data,#63BE7B,#FFEB84,#F8696B
UniqueData2,UniqueTest2,22.3,44.40%,42.30%,Data,#63BE7B,#FFEB84,#F8696B
UniqueData2,UniqueTest2,4,44.20%,43.40%,Data,#F8696B,#F8696B,#63BE7B
UniqueData2,UniqueTest2,4.1,49%,42.70%,Data,#FFEB84,#63BE7B,#FFEB84
UniqueData3,UniqueTest1,4.45,49.50%,42.42%,Data,#63BE7B,#63BE7B,#63BE7B
UniqueData3,UniqueTest1,4.29,20%,42.30%,Data,#FFEB84,#F8696B,#FFEB84
UniqueData3,UniqueTest1,4.22,25%,41.20%,Data,#F8696B,#FFEB84,#F8696B

def mapValues(values):
    values = [float(i.split('%')[0]) for i in values]
    colorMap = np.array(['#F8696B', '#FFEB84', '#63BE7B'])
    #colorMap = np.array(["low", "mid", "high"])
    values = np.asarray(values)
    _, bins = np.histogram(values, 2)
    mapped = np.digitize(values, bins)
    return list(colorMap[mapped - 1])

def mapAndAdd(finalList, tempList, v1,v2,v3):
    v1 = mapValues(v1)
    v2 = mapValues(v2)
    v3 = mapValues(v3)
    for i,j in enumerate(newList):
        finalList.append(j + [v1[i] , v2[i] , v3[i]])


uniqueDataSet = set()

finalList = []
for index, DataSet in enumerate(lst):
    if (DataSet[0] + DataSet[1]) in uniqueDataSet:
        v1.append(DataSet[2])
        v2.append(DataSet[3])
        v3.append(DataSet[4])
        newList.append(DataSet)
    else:
        if (index != 0):
            mapAndAdd(finalList, newList, v1,v2,v3)

        uniqueDataSet.add(DataSet[0] + DataSet[1])
        newList = [DataSet]
        v1 = [DataSet[2]]
        v2 = [DataSet[3]]
        v3 = [DataSet[4]]

mapAndAdd(finalList, newList, v1,v2,v3)

worksheet.conditional_format('A1:A12', {'type': '3_color_scale'})