Question

因此,我有一栏和一行的分光仪:

df = pd.read_csv( percentiles.csv , index_col=0, parse_dates=True)

最近的3个浏览点类似:

	ATH	ATL	12MH	12ML	3MH	3ML	1MH	1ML
Date
2024-02-16	6	0	8	-1	11	-8	15	-16
2024-02-19	8	-1	10	-2	11	-5	22	-11
2024-02-20	8	0	13	0	16	-2	40	-3

试图作为表格(pdf)出口该图片,其背景取决于该数值高或低。发现的一种方法是使用 percent。

为了确定每一栏的百分点,我已经确定了另一个数据框架:

percentiles = [0, 0.1, 0.2, 0.8, 0.9]
df2 = df.quantile(q=percentiles, axis=0)

df2包含每个栏的百分数值,即:

	ATH	ATL	12MH	12ML	3MH	3ML	1MH	1ML
0.0	0.0	-115.0	0.0	-74.0	0.0	-122.0	0.0	-136.0
0.1	0.0	-8.0	0.0	-8.0	1.0	-26.1	4.0	-44.1
0.2	1.8	-4.0	1.0	-4.0	3.0	-14.0	7.0	-28.0
0.8	10.0	0.0	11.0	0.0	20.0	-1.0	33.0	-4.0
0.9	15.0	0.0	16.0	0.0	29.0	0.0	44.1	-2.0

冰雪是个字典,每个百分点都有一个颜色:

percentile_color = {0: red , 0.1:  orange , 0.2:  white , 0.8:  lightgreen , 0.9:  green }

每一栏中的每个电池按其百分位的颜色标示。我可以做一系列工作(栏目),但一旦我提出数据框架,每栏的百分点值各异,一 st。任何建议? 感谢!

Answer 1

您可使用er.apply 。 https://pandas.pydata.org

def get_colors(s):
    s = s.astype(float).sort_values()
    return (pd.merge_asof(s.reset_index(), s.quantile(q=percentiles).reset_index())
              .set_index( Date )[ index ]
              .map(lambda x: f background-color: {percentile_color.get(x, "")} )
           )

df.style.apply(get_colors)

产出:

请注意,如果一个电池的颜色与<代码>direction相吻合,你可以选择:

def get_colors(s):
    s = s.astype(float).sort_values()
    return (pd.merge_asof(s.reset_index(), s.quantile(q=percentiles).reset_index(),
                         direction= forward )
              .set_index( Date )[ index ]
              .map(lambda x: f background-color: {percentile_color.get(x, "")} )
           )

df.style.apply(get_colors)

产出:

而且,对于重复的qu,你可以把最小的les带上:

def get_colors(s):
    s = s.astype(float).sort_values()
    return (pd.merge_asof(s.reset_index(),
                          s.quantile(q=percentiles).drop_duplicates().reset_index())
              .set_index( Date )[ index ]
              .map(lambda x: f background-color: {percentile_color.get(x, "")} )
           )

df.style.apply(get_colors)

产出:

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