Python 如何根据列名和单元格值设置样式？

对于某些列，我需要用红色突出显示负值，对于其他列，我需要用绿色突出显示负值。（在“颜色词典”列中）

如何在

applymap

函数中获取列名

return df.style.applymap(
    lambda val: column_colors[???]['negative_cell'] if val < 0 else column_colors[???]['positive_cell'],
    subset=pd.IndexSlice[:, column_colors_keys])

---

style.applymap

是按元素应用的，因此检索“当前”列名并非易事

如果使用

style.apply

（默认情况下按列应用），则使用

.name

属性获取“当前”列名非常简单：

column_colors = {
    "a": {
        "positive_cell": "color:red;",
        "negative_cell": "color:green;"
    },
    "b": {
        "positive_cell": "color:green;",
        "negative_cell": "color:red;"
    }
}

def apply_style(column):
    col_data = column_colors[column.name]
    return [col_data['positive_cell'] if val > 0 else col_data['negative_cell']
            for val in column]

df.style.apply(apply_style)

---

样式。applymap

是按元素应用的，因此检索“当前”列名并非易事

如果使用

style.apply

（默认情况下按列应用），则使用

.name

属性获取“当前”列名非常简单：

column_colors = {
    "a": {
        "positive_cell": "color:red;",
        "negative_cell": "color:green;"
    },
    "b": {
        "positive_cell": "color:green;",
        "negative_cell": "color:red;"
    }
}

def apply_style(column):
    col_data = column_colors[column.name]
    return [col_data['positive_cell'] if val > 0 else col_data['negative_cell']
            for val in column]

df.style.apply(apply_style)

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我正在使用字典的数据框架来设计

np.where

m = pd.DataFrame(column_colors) #creates a dataframe from column_colors dict
def myf(x):
    val = np.where(x>0 ,m.loc['positive_cell'], m.loc['negative_cell'])
    return pd.DataFrame(val,columns=x.columns,index=df.index)
df.style.apply(myf,axis=None,subset=[*column_colors.keys()])

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我正在使用字典的数据框架来设计

np.where

m = pd.DataFrame(column_colors) #creates a dataframe from column_colors dict
def myf(x):
    val = np.where(x>0 ,m.loc['positive_cell'], m.loc['negative_cell'])
    return pd.DataFrame(val,columns=x.columns,index=df.index)
df.style.apply(myf,axis=None,subset=[*column_colors.keys()])

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