Python 熊猫样式背景渐变-行和列

添加背景渐变对于快速检查我的输出表非常有用。但是，它是按行或按列应用的。是否有可能一次将其应用于整个数据帧

编辑：最起码的工作示例：

df = pd.DataFrame([[3,2,10,4],[20,1,3,2],[5,4,6,1]])
df.style.background_gradient()

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当前，您无法同时为两行/列设置由所指的

背景梯度。诀窍是定制：

您可以使用
axis=None
来消除调用中的最小和最大计算：

def background_gradient(s, m=None, M=None, cmap='PuBu', low=0, high=0):
    print(s.shape)
    if m is None:
        m = s.min().min()
    if M is None:
        M = s.max().max()
    rng = M - m
    norm = colors.Normalize(m - (rng * low),
                            M + (rng * high))
    normed = s.apply(norm)

    cm = plt.cm.get_cmap(cmap)
    c = normed.applymap(lambda x: colors.rgb2hex(cm(x)))
    ret = c.applymap(lambda x: 'background-color: %s' % x)
    return ret


df.style.apply(background_gradient, axis=None)

编辑：您可能需要使用
normed=s.apply（lambda x:norm（x.values））
for
设置
axis=None
在1.0.5中对我有效您需要将axis设置为None。对于我来说，使用seaborn的最佳解决方案：

import seaborn as sns
import pandas as pd
cm = sns.color_palette("blend:white,green", as_cmap=True)
df.style.background_gradient(cmap = cm,axis=None)

您是否尝试过设置axis=None

？我现在尝试过，但它会抛出一个错误。。好主意；-）什么样的错误？你能分享你的代码和数据框架的一小部分吗？我添加了一个例子。添加

axis=None

时的错误消息是：

序列的真值不明确。使用a.empty、a.bool（）、a.item（）、a.any（）或a.all（）。不过，您可以创建一个自定义函数，并将颜色应用于您想要区分它们的特定阈值。谢谢！我可以在循环中使用样式吗？我有一个字典，其中的值是dataFrame。我想循环浏览字典并用样式显示数据帧@圭尔梅Beltramini@JasonLi，如果您的
dict
和
pandas.DataFrame
是这样的
dict\u dfs={'df1'：pd.DataFrame（…），'df2'：pd.DataFrame（…），…}
，您可以使用IPython.display导入display中的
并将
显示（df.style.apply（…）
放入for循环中（例如，dict_dfs.values（）中df的
）（注意：由于注释中的代码无法使用块格式，我必须简化示例，但我希望很清楚）。将pandas从0.19升级到0.24后，它可以工作。谢谢@Guiherme Beltramini
import seaborn as sns
import pandas as pd
cm = sns.color_palette("blend:white,green", as_cmap=True)
df.style.background_gradient(cmap = cm,axis=None)