Pandas DataFrame スタイルを使用して、テーブルの特定の要素を色分けし、データの視覚化を強化するにはどうすればよいでしょうか?

カスタマイズ可能なテーブルの色付けのための Pandas DataFrame のスタイリング

データ分析の領域において、pandas は包括的なデータ操作機能の基礎として浮上しました。 。最新のイテレーションでは、DataFrame スタイルという強力な新機能が導入されました。この機能を使用すると、ユーザーは色のカスタマイズを通じて視覚的な手がかりと明瞭さを提供し、データフレームの視覚的なプレゼンテーションを強化できます。

この新たな機能を実証するには、標準の pandas データフレームを指定された色のテーブルに変換する問題を考えてください。コード化された要素:

問題:

データとインデックス情報の両方を含むデータフレームが与えられた場合、タスクは特定の行に色を適用してテーブルの外観を変更することです。インデックス値とヘッダー。この場合、「MOS」に対応する行のすべての値を特定の色で強調表示すると同時に、ヘッダー行、左端のインデックス列、および表の残りのセルを個別の背景色で区別することが望ましいです。

解決策:

このニーズに対処するために、pandas の新しいスタイル機能が登場します。 DataFrame.style.apply() メソッドは、カスタム スタイル ルールをデータフレームに適用するための柔軟なインターフェイスを提供します。スタイル関数を定義すると、内容やメタデータに基づいて個々のセルの外観を操作できます。

この例では、第 2 レベルのセルのインデックス値が以下であるかどうかを確認するカスタム スタイル関数を作成します。 「モス」。そうである場合、テキストに色「darkorange」を適用します。それ以外の場合は、'darkblue' を使用します。

<code class="python">import pandas as pd

# Create dataframe
arrays = [['Midland', 'Midland', 'Hereford', 'Hereford', 'Hobbs','Hobbs', 'Childress',
           'Childress', 'Reese', 'Reese', 'San Angelo', 'San Angelo'],
          ['WRF','MOS','WRF','MOS','WRF','MOS','WRF','MOS','WRF','MOS','WRF','MOS']]
tuples = list(zip(*arrays))
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(12, 4), index=arrays,
                  columns=['00 UTC', '06 UTC', '12 UTC', '18 UTC'])

# Define custom style function
def highlight_MOS(s):
    is_mos = s.index.get_level_values(1) == 'MOS'
    return ['color: darkorange' if v else 'color: darkblue' for v in is_mos]

# Apply style function
s = df.style.apply(highlight_MOS)</code>

結果のスタイル付きデータフレーム (style.apply() 呼び出しの最後に利用可能) は、濃いオレンジ色で着色された 'MOS' 行を含むテーブルを生成します。ヘッダー行、左端のインデックス列、および残りのセルは元の色を維持します。このカスタマイズにより、テーブルに視覚的な区別が追加され、特定のデータ ポイントの識別と分析が容易になります。

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