Python 熊猫数据帧样式-如何单独（而不是整体）对每一行进行颜色映射

我有这样一个数据框（

df

），使用颜色映射进行样式设置：

#create random 30 x 30 frame
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, (5, 20)))

df.style.background_gradient(cmap='RdYlGn_r')

上面的代码在所有数字（5 x 20单元格-较小的数字为绿色，较大的数字为红色）上为数据帧着色

对于单独考虑的每一行（不是作为一个5 x 20单元格的整体组），即对于单独考虑的第0行到第4行，如何将小单元格着色为大单元格（即1行x 20列）

===

示例上述

df

的以下两个示例使用apply按行和列分别突出显示中间值。我如何为每一行上色，如上面小到大的数字示例所示

def highlight_max(s):
    '''
    highlight the maximum in a Series yellow.
    '''
    is_max = s == s.max()
    return ['background-color: yellow' if v else '' for v in is_max]

display(
    HTML("""<p style="background-color:lightblue;color:black;font-weight: bold">
             each row - median highlight
         </p>""")
)

display(df.head(5).style.apply(highlight_max, axis=1))

display(
    HTML("""<p style="background-color:lightblue;color:black;font-weight: bold">
             each col - median highlight
         </p>""")
)
display(df.head(5).style.apply(highlight_max, axis=0))

def高亮显示最大值：
'''
以黄色系列突出显示最大值。
'''
is_max=s==s.max（）
return['background-color:yellow'if v else''表示v in is_max]
展示(
HTML（“”

每行-中间带高光
“”）
)
显示（df.head（5.style.apply）（高亮显示最大值，轴=1））
展示(
HTML（“”

每列-中间突出显示
“”）
)
显示（df.head（5.style.apply）（高亮显示最大值，轴=0））

---

默认情况下，应用背景渐变时，将分别考虑每一列

通过比较第0列和第4列中的“74”，可以在顶部图像中验证这一点

要单独处理每一行，请使用

df.style.background\u gradient（cmap='RdYlGn\u r'，axis=1）

其他信息：

请参阅下面的代码，以生成以下显示，使背景颜色很好

• 整个数据帧（轴=无）
• 查看每一列（轴=0）[默认值]
• 查看每一行（轴=1）

将熊猫作为pd导入
从io导入StringIO
从IPython.display导入显示
从IPython.display导入清除输出
从IPython.display导入HTML
dfstr=StringIO（u“”
0   1   2   3   4   5   6   7   8   9   10  11  12  13  14  15  16  17  18  19
85  83  90  78  70  70  65  79  49  28  14  11  4   52  90  19  78  7   10  50
10  10  10  5   0   4   6   5   5   5   4   2   2   2   2   2   2   2   2   2
16  33  81  81  47  68  20  75  92  65  39  26  53  82  1000    57  4   53  45  18
10  10  10  5   0   4   6   5   30  30  30  2   2   2   2   2   2   2   2   2
100 299 399 50  50  50  50  50  50  50  300 200 201 300 200 300 204 200 305 300
""")
df=pd.read\u csv（dfstr，sep=“\t”）
#df=pd.DataFrame（np.random.normal（random.choice（[1001000]），random.choice（[10100]），size=（5,12）））
#df
展示(
HTML（“”

整个数据帧（轴=无）-查看整个数据帧
“”）
)
显示（df.style.background\u渐变（cmap='RdYlGn\u r'，axis=None））
展示(
HTML（“”

每列（轴=0）。所有行。这是默认值。

“”）
)
显示（df.style.background_gradient（cmap='RdYlGn_r'，axis=0））#默认值
展示(
HTML（“”

每行（轴=1）。所有列。

“”）
)
显示（df.style.background\u渐变（cmap='RdYlGn\u r'，轴=1））

import pandas as pd
from io import StringIO
from IPython.display import display
from IPython.display import clear_output
from IPython.display import HTML

dfstr = StringIO(u"""
0   1   2   3   4   5   6   7   8   9   10  11  12  13  14  15  16  17  18  19
85  83  90  78  70  70  65  79  49  28  14  11  4   52  90  19  78  7   10  50
10  10  10  5   0   4   6   5   5   5   4   2   2   2   2   2   2   2   2   2
16  33  81  81  47  68  20  75  92  65  39  26  53  82  1000    57  4   53  45  18
10  10  10  5   0   4   6   5   30  30  30  2   2   2   2   2   2   2   2   2
100 299 399 50  50  50  50  50  50  50  300 200 201 300 200 300 204 200 305 300
""")
df = pd.read_csv(dfstr, sep="\t")

# df = pd.DataFrame(np.random.normal(random.choice([100, 1000]), random.choice([10, 100]), size=(5, 12)))
# df



display(
    HTML("""<br /><p style="background-color:lightblue;color:black;font-weight: bold">
             whole dataframe (axis=None) - look at whole data frame
         </p>""")
)
display(df.style.background_gradient(cmap='RdYlGn_r', axis=None))

display(
    HTML("""<br /><p style="background-color:lightblue;color:black;font-weight: bold">
             each column (axis=0). all rows. This is the Default.<br />


         </p>""")
)
display(df.style.background_gradient(cmap='RdYlGn_r', axis=0)) #default



display(
    HTML("""<br /><p style="background-color:lightblue;color:black;font-weight: bold">
             each row (axis=1). all columns. <br />

         </p>""")
)
display(df.style.background_gradient(cmap='RdYlGn_r', axis=1))