Python 为Dataframe.to_html（）的单列着色

在将其标记为重复之前，我已经尝试了以下主题中的代码，但到目前为止没有一个对我有效：

[]

[]

[]

我的代码生成了三个数据帧，如下所示：

         RowName   Orders   Market  StartTime  StopTime
Status
good     A          9       gold    10:00:00    10:09:45
                             .         
                             .
                             .
bad      B          60      silver  07:54:43    08:02:12

         RowName   Orders   Market  StartTime  StopTime
Status
good     E          19      plat.    10:00:00    10:09:45
                             .         
                             .
bad      F          54      mercury  07:54:43    08:02:12

         RowName   Orders   Market  StartTime  StopTime
Status
great     D          3       alum.   10:00:00    10:09:45
                             .         
                             .
ok        C          70      bronze  07:54:43    08:02:12

其中，状态列设置为每个帧的索引

对于每一帧，我想突出显示值为D42A2A（也称为红色）的StartTime列，而不管给定单元格中的值是什么

如何做到这一点

最近失败的尝试：

def列_样式列： 如果列名称==“开始时间”： 返回pd系列'bgcolor:d42a2a'，列索引

def颜色数据： 颜色=‘红色’如果数据！=还有“黑色” 返回“颜色：%s”%color frame.style.applymapcol_color，子集=['StartTime']

但这也失败了

注:

我在linux shell中使用VI

IE internet explorer正在调用整个脚本，因此脚本的输出是html

我正在使用BS beautifulsoup从几个站点中收集数据，并将结果聚合到一个页面上 {*在抓取初始网站并创建所需的网站（称为Page1）后，我尝试在同一脚本中抓取Page1，并通过.attrs方法添加html行，但这失败了，即Web服务器在运行期间超时}

让我们试试这个：

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(24)
df = pd.DataFrame({'A': np.linspace(1, 10, 10)})

df = pd.concat([df, pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4), columns=list('BCDE'))],
               axis=1)
df.iloc[0, 2] = np.nan

def highlight_column(s, col):
    return ['background-color: #d42a2a' if s.name == col else '' for v in s.index]

df.style.apply(highlight_column, col = 'B')

输出：

让我们试试这个：

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(24)
df = pd.DataFrame({'A': np.linspace(1, 10, 10)})

df = pd.concat([df, pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4), columns=list('BCDE'))],
               axis=1)
df.iloc[0, 2] = np.nan

def highlight_column(s, col):
    return ['background-color: #d42a2a' if s.name == col else '' for v in s.index]

df.style.apply(highlight_column, col = 'B')

输出：

---

如果有人使用BeautifulSoup解析网站，然后使用pandas创建您可能希望添加样式的数据框，您可以执行以下操作：

在使用之前，你已经；导入beautifulsoup，清理您的站点并创建数据帧

变量_name=beautifulsoupdataframe_name.to_html

列表=[]

列表[td_索引]['attribute_name']='attribute_value'

这会将所有表数据添加到列表中，您可以从该列表中选择任何元素并添加/更新标记属性

---

如果有更有效的方法请发表评论以帮助改进

如果有人使用BeautifulSoup解析网站，然后使用pandas创建您可能需要添加样式的数据框，您可以执行以下操作：

在使用之前，你已经；导入beautifulsoup，清理您的站点并创建数据帧

变量_name=beautifulsoupdataframe_name.to_html

列表=[]

列表[td_索引]['attribute_name']='attribute_value'

这会将所有表数据添加到列表中，您可以从该列表中选择任何元素并添加/更新标记属性

---

如果是更有效的方法，请发表评论以帮助改进

这是我看到但无法完全掌握的方法之一。您是否介意将其编辑为适用于上述数据帧，即重命名适当的变量必须将col='B'更改为col='StartTime'并应用于您的数据帧。明白了。尝试此方法后，背景仍为白色。不幸的是，YDF.head.to_dict的输出是什么？结果表明，您的def HIGHT_列col完全正确。唯一需要配置的就是通话。因此，调用该函数的方法应该是：df.style.applyhighlight\u column，col='B'.renderable\u styles='default'。谢谢这是我看到但不能完全理解的方式之一。您是否介意将其编辑为适用于上述数据帧，即重命名适当的变量必须将col='B'更改为col='StartTime'并应用于您的数据帧。明白了。尝试此方法后，背景仍为白色。不幸的是，YDF.head.to_dict的输出是什么？结果表明，您的def HIGHT_列col完全正确。唯一需要配置的就是通话。因此，调用该函数的方法应该是：df.style.applyhighlight\u column，col='B'.renderable\u styles='default'。谢谢