如何使用 Pandas DataFrame 样式对表的特定元素进行颜色编码并增强数据可视化？

为可定制的表格颜色设计 Pandas DataFrames

在数据分析领域，pandas 已成为其全面数据操作功能的基石。它的最新迭代引入了一个强大的新功能：DataFrame 样式。此功能使用户能够增强数据帧的视觉呈现，通过颜色自定义提供视觉提示和清晰度。

为了演示这种新发现的功能，请考虑将标准 pandas 数据帧转换为具有指定颜色的表格的问题 -编码元素：

问题：

给定一个包含数据和索引信息的数据框，任务是通过将颜色应用于特定行来修改表格的外观，索引值和标题。在这种情况下，需要以某种颜色突出显示与“MOS”对应的行中的所有值，同时还用不同的背景颜色区分标题行、最左边的索引列和其余表格单元格。

解决方案：

为了满足这一需求，pandas 的新样式功能开始发挥作用。 DataFrame.style.apply() 方法提供了一个灵活的接口，用于将自定义样式规则应用于数据帧。通过定义样式函数，我们可以根据各个单元格的内容或元数据来操纵其视觉外观。

在本例中，我们创建一个自定义样式函数，用于检查第二级单元格的索引值是否为“莫斯”。如果是，我们将颜色“darkorange”应用于文本。否则，我们使用“darkblue”。

<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>

生成的样式数据框（在 style.apply() 调用结束时可用）生成一个表，其中包含深橙色的“MOS”行，而标题行、最左边的索引列和其余单元格保持其原始颜色。此自定义为表格添加了视觉区分，使其更容易识别和分析特定数据点。

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