在Pandas的指定列上做一个梯度颜色映射

让我们看看如何在Pandas DataFrame的特定列上进行颜色渐变映射。我们可以使用Styler类中的Styler.background_gradient()函数来实现这一目的。

语法 : Styler.background_gradient(cmap=’PuBu’, low=0, high=0, axis=0, subset=None)

参数 :

cmap : str 或 colormap (matplotlib colormap)

low，high : float（通过这些值压缩范围。）

axis : int or str (1 or ‘columns’ for columnwise, 0 or ‘index’ for rowwise)

subset: IndexSlice（一个有效的数据切片，以限制样式应用）。

返回 : self

步骤 :

• 导入Pandas模块
• Create DataFrame
• 用style.background_gradient()函数明智地选择特定的列
• Display DataFrame

让我们用例子来理解。

例子1 :

创建一个DataFrame并对所有的列进行渐变。

# importing pandas module
import pandas as pd
 
# Creating pandas DataFrame
df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, -3, 4, -5, 6],
                   "B": [3, -5, -6, 7, 3, -2],
                   "C": [-4, 5, 6, -7, 5, 4],
                   "D": [34, 5, 32, -3, -56, -54]})
 
# Displaying the original DataFrame
print("Original Array : ")
print(df)
 
# background color mapping
print("\nDataframe - Gradient color:")
df.style.background_gradient()

输出 :

例子2 :

创建一个DataFrame并对特定的列进行梯度处理

# importing pandas module
import pandas as pd
 
# Creating pandas DataFrame
df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, -3, 4, -5, 6],
                   "B": [3, -5, -6, 7, 3, -2],
                   "C": [-4, 5, 6, -7, 5, 4],
                   "D": [34, 5, 32, -3, -56, -54]})
 
# Displaying the original DataFrame
print("Original Array : ")
print(df)
 
# background color mapping
print("\nDataframe - Gradient color:")
 
# df.style.background_gradient()
df.style.background_gradient(subset='B')

输出 :

如果你想改变另一列，那么

df.style.background_gradient(subset='D')

输出 :

,