当前位置：极客教程 > Pandas > Pandas DataFrame类 > 在Pandas的指定列上做一个梯度颜色映射

在Pandas的指定列上做一个梯度颜色映射

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()
Python

输出 :

在Pandas的指定列上做一个梯度颜色映射

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')
Python

输出 :

在Pandas的指定列上做一个梯度颜色映射

如果你想改变另一列，那么

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

输出 :

在Pandas的指定列上做一个梯度颜色映射

,

Python教程

Python 教程

Python 教程
Tkinter 教程

Tkinter 教程
Pandas 教程

Pandas 教程
NumPy 教程

NumPy 教程
Flask 教程

Flask 教程
Django 教程

Django 教程
PySpark 教程

PySpark 教程
wxPython 教程

wxPython 教程
SymPy 教程

SymPy 教程
Seaborn 教程

Seaborn 教程
SciPy 教程

SciPy 教程
RxPY 教程

RxPY 教程
Pycharm 教程

Pycharm 教程
Pygame 教程

Pygame 教程
PyGTK 教程

PyGTK 教程
PyQt 教程

PyQt 教程
PyQt5 教程

PyQt5 教程
PyTorch 教程

PyTorch 教程
Matplotlib 教程

Matplotlib 教程
Web2py 教程

Web2py 教程
BeautifulSoup 教程

BeautifulSoup 教程

Java教程

Java 教程

Java 教程

Web教程

HTML 教程

HTML 教程
CSS 教程

CSS 教程
CSS3 教程

CSS3 教程
jQuery 教程

jQuery 教程
Ajax 教程

Ajax 教程
AngularJS 教程

AngularJS 教程
TypeScript 教程

TypeScript 教程
WordPress 教程

WordPress 教程
Laravel 教程

Laravel 教程
Next.js 教程

Next.js 教程
PhantomJS 教程

PhantomJS 教程
Three.js 教程

Three.js 教程
Underscore.JS 教程

Underscore.JS 教程
WebGL 教程

WebGL 教程
WebRTC 教程

WebRTC 教程
VueJS 教程

VueJS 教程

数据库教程

SQL 教程

SQL 教程
MySQL 教程

MySQL 教程
MongoDB 教程

MongoDB 教程
PostgreSQL 教程

PostgreSQL 教程
SQLite 教程

SQLite 教程
Redis 教程

Redis 教程
MariaDB 教程

MariaDB 教程

图形图像教程

Vulkan 教程

Vulkan 教程
OpenCV 教程

OpenCV 教程

大数据教程

R语言 教程

R语言 教程

开发工具教程

Git 教程

Git 教程
VSCode 教程

VSCode 教程
Docker 教程

Docker 教程
Gerrit 教程

Gerrit 教程
Excel 教程

Excel 教程

计算机教程

Go语言 教程

Go语言 教程
C++ 教程

C++ 教程

Pandas 精品教程

登录

找回密码？

注册