Python 将样式应用于数据帧的任意（非乘积）子集

如何将样式应用于数据帧的任意子集？具体地说，我有一个数据帧

df

，其中包含一些NaN，我想在任何地方对其应用背景渐变，除了存在NaN的地方（对所有单元格应用相同的颜色贴图）

我知道

background\u gradient

（以及更一般的

applymap

）有一个

子集

参数，但从文档中我不理解如何使用它来选择数据帧的任意子集

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data={'A': [0, 1, np.nan], 'B': [.5, np.nan, 0], 'C': [np.nan, 1, 1]})
mask = ~pd.isnull(df)

那么如果我尝试

df.style.background_gradient(subset=mask)

我得到一个错误：

IndexingError: Too many indexers

我知道如何在特定情况下将样式应用于数据帧的子集，其中该子集是索引和列的笛卡尔乘积，使用类似于此处的解决方案：。所以问题是，当子集不是这样的产品时，该怎么办，如上面的例子所示

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一种解决方案可能是通过列循环并逐列应用样式（然后每个应用程序都是笛卡尔积子集）。在我的例子中，我可以将

low

和

high

参数传递给

background\u gradient

方法，以强制颜色贴图在列之间匹配，但当（如上所述）其中一个或多个列包含唯一的非NaN值时，这将失败。反过来，重写

背景梯度
函数可以绕过此问题，但这显然是不可取的。
您可以为此编写自定义函数：

from matplotlib.cm import get_cmap
cmap = get_cmap('PuBu')

# update with low-high option
def threshold(x,low=0,high=1,mid=0.5):
    # nan cell
    if np.isnan(x): return ''

    # non-nan cell
    x = (x-low)/(high-low)
    background = f'background-color: rgba{cmap (x, bytes=True)}'
    text_color = f'color: white' if x > mid else ''
    return background+';'+text_color

# apply the style
df.style.applymap(threshold, low=-1, high=1, mid=0.3)

输出：

这似乎是一个开放的领域。@rpanai我同意，如果可以从样式函数中屏蔽NaN，那么在我的情况下就可以了。然而，在我看来，应该有某种方式将样式应用于数据帧的任意子集，无论这些子集是否由NaN定义。@rpanai:pandas在2019/v0.17.1年被合并为一个
高亮显示\u null
。我认为这个问题已经过时了。OP：你能重写一下，并说明熊猫的版本吗？恐怕我不知道我当时用的是什么版本的熊猫。但正如我在上面的评论中所说，我的问题比忽略渐变填充中的NAN更一般（尽管这是我当时想到的特定用例）：它是关于将样式应用于数据帧的任意子集，可能由布尔掩码表示。据我所知，目前最好的方法是使用自定义函数与applymap结合使用，正如Quang Hoang的回答。谢谢@QuangHoang，效果很好。我觉得奇怪的是这样的东西不是内置的。