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スタイルと CSS を使用して Pandas DataFrame HTML テーブルのテキストとセルの色を変更する
Python でデータフレームを操作する場合、多くの場合、データの外観をカスタマイズして、より有益な情報や視覚的に魅力的なものにするのに役立ちます。これは、スタイルと CSS を使用して、データフレーム内のテキスト、ヘッダー、セルの色を変更することで実現できます。
このシナリオでは、行と列の両方で整理された値を含む pandas データフレームが与えられます。目標は、「MOS」行の値を特定の色で色付けし、左側の 2 つのインデックス/ヘッダー列と上部のヘッダー行の背景色を変更することです。
目的これにより、pandas バージョン 0.17.1 で導入された新しいスタイル機能を利用できるようになります。次の Python コードは、データフレームにスタイルを適用する方法を示しています。
<code class="python">import numpy as np import pandas as pd 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']) 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] s = df.style.apply(highlight_MOS) print(s)</code>
highlight_MOS 関数は、「MOS」行の値に濃いオレンジ色を適用し、他のすべての値に濃い青色を適用するように定義されています。価値観。次に、style.apply メソッドを使用してこの関数をデータフレームに適用し、結果が出力されます。
コードの出力は、濃いオレンジ色の「MOS」行と、左側の 2 つのインデックス/ヘッダー列と上部のヘッダー行は異なる背景色で色付けされています。このカスタマイズにより、データフレーム内のデータをより視覚的に魅力的で有益な表現が可能になります。
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