我有以下代碼將數(shù)據(jù)幀轉(zhuǎn)儲results到 HTML 表格中，以便TIME_FRAMES根據(jù) seaborn 的顏色圖對中的列進(jìn)行著色。import seaborn as snsTIME_FRAMES = ["24h", "7d", "30d", "1y"]# Set CSS properties for th elements in dataframeth_props = [ ('font-size', '11px'), ('text-align', 'center'), ('font-weight', 'bold'), ('color', '#6d6d6d'), ('background-color', '#f7f7f9')]# Set CSS properties for td elements in dataframetd_props = [ ('font-size', '11px')]cm = sns.light_palette("green", as_cmap=True)s = (results.style.background_gradient(cmap=cm, subset=TIME_FRAMES) .set_table_styles(styles))a = s.render()with open("test.html", "w") as f: f.write(a)由此，我收到警告：/python3.7/site-packages/matplotlib/colors.py:512: RuntimeWarning: 在less xa[xa < 0] = -1 中遇到無效值而且，正如您在下圖中所看到的，列30d和1y無法正確呈現(xiàn)，因?yàn)樗鼈兙哂?NaN。我怎樣才能做到這一點(diǎn)，以便忽略 NaN 并且僅使用有效值呈現(xiàn)顏色？將 NaN 設(shè)置為 0 不是一個有效的選項(xiàng)，因?yàn)檫@里的 NaN 本身就具有意義。
3 回答
楊__羊羊
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有點(diǎn)晚了，但供以后參考。
我遇到了同樣的問題，這是我解決的方法：
import pandas as pd
import numpy as np
dt = pd.DataFrame({'col1': [1,2,3,4,5], 'col2': [4,5,6,7,np.nan], 'col3': [8,2,6,np.nan,np.nan]})
先填入一個大值的nas
dt.fillna(dt.max().max()+1, inplace=True)
將此最大值的字體著色為白色的函數(shù)
def color_max_white(val, max_val):
color = 'white' if val == max_val else 'black'
return 'color: %s' % color
將最大值的背景著色為白色的函數(shù)
def highlight_max(data, color='white'):
attr = 'background-color: {}'.format(color)
if data.ndim == 1: # Series from .apply(axis=0) or axis=1
is_max = data == data.max()
return [attr if v else '' for v in is_max]
else: # from .apply(axis=None)
is_max = data == data.max().max()
return pd.DataFrame(np.where(is_max, attr, ''),
index=data.index, columns=data.columns)
把所有東西放在一起
max_val = dt.max().max()
dt.style.format("{:.2f}").background_gradient(cmap='Blues', axis=None).applymap(lambda x: color_max_white(x, max_val)).apply(highlight_max, axis=None)
小怪獸愛吃肉
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這對我來說很好用
df.style.applymap(lambda x: 'color: transparent' if pd.isnull(x) else '')
慕勒3428872
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我的背景漸變?nèi)詴褂米畲笾祦碛?jì)算顏色漸變。我實(shí)現(xiàn)了@night-train 的設(shè)置顏色圖的建議，然后使用了兩個函數(shù)：
import copy
cmap = copy.copy(plt.cm.get_cmap("Blues"))
cmap.set_under("white")
def color_nan_white(val):
"""Color the nan text white"""
if np.isnan(val):
return 'color: white'
def color_nan_white_background(val):
"""Color the nan cell background white"""
if np.isnan(val):
return 'background-color: white'
然后再次將它們應(yīng)用到我的數(shù)據(jù)幀中，為方便起見，從@quant 中借用了一點(diǎn)：
(df.style
.background_gradient(axis='index')
.applymap(lambda x: color_nan_white(x))
.applymap(lambda x: color_nan_white_background(x))
)
然后它完美地工作。
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