Python для цветной ячейки формата, если другая ячейка превышает ее значение, для всего столбца

У меня есть фрейм данных (df) со значением в столбце «Рейтинг» и другим значением в столбце «600». Я хотел бы просмотреть весь df и цветовой код всего столбца, называемого «рейтингом», в зависимости от того, больше или меньше он значения в столбце «600». Я смог сделать это, если бы я сравнил столбец рейтинга с заданным значением, но мне не удалось перебрать каждое уникальное значение в заголовках столбцов «600».

for index, row in df.iterrows():
    if row[600] == float:
        df.styled=df.style\
            .applymap(lambda x: 'background-color: %s' % 'crimson' if row['600'] > row['Rating'] 
                                                                else 'background-color: %s' % 'orange' if row['600'] < row['Rating'])

Я также пробовал этот подход, но не повезло:

def HIGHLIGHT(row):
    red = 'background-color: red;'
    blue = 'background-color: blue;'
    green = 'background-color: green;'


    if row['600'] > row['Rating']:
        return [red, blue]
    elif row['600'] < row['Rating']:
        return [blue, red]
    else:
        return [green, green]

df.style.apply(HIGHLIGHT, subset=['600', 'Rating'], axis=1)
Анализ настроения постов в Twitter с помощью Python, Tweepy и Flair
Анализ настроения постов в Twitter с помощью Python, Tweepy и Flair
Анализ настроения текстовых сообщений может быть настолько сложным или простым, насколько вы его сделаете. Как и в любом ML-проекте, вы можете выбрать...
7 лайфхаков для начинающих Python-программистов
7 лайфхаков для начинающих Python-программистов
В этой статье мы расскажем о хитростях и советах по Python, которые должны быть известны разработчику Python.
Установка Apache Cassandra на Mac OS
Установка Apache Cassandra на Mac OS
Это краткое руководство по установке Apache Cassandra.
Сертификатная программа "Кванты Python": Бэктестер ансамблевых методов на основе ООП
Сертификатная программа "Кванты Python": Бэктестер ансамблевых методов на основе ООП
В одном из недавних постов я рассказал о том, как я использую навыки количественных исследований, которые я совершенствую в рамках программы TPQ...
Создание персонального файлового хранилища
Создание персонального файлового хранилища
Вы когда-нибудь хотели поделиться с кем-то файлом, но он содержал конфиденциальную информацию? Многие думают, что электронная почта безопасна, но это...
Создание приборной панели для анализа данных на GCP - часть I
Создание приборной панели для анализа данных на GCP - часть I
Недавно я столкнулся с интересной бизнес-задачей - визуализацией сбоев в цепочке поставок лекарств, которую могут просматривать врачи и...
0
0
26
2
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 2

Ответ принят как подходящий

Когда я делаю это:

ratings = [9,8,3,5,6]
the600 = [10, 6, 5, 2, 1]
df = pd.DataFrame([ratings, the600]).T
df.columns = ['Rating', '600']

def HIGHLIGHT(row):
    red = 'background-color: red;'
    blue = 'background-color: blue;'
    green = 'background-color: green;'


    if row['600'] > row['Rating']:
        return [red, blue]
    elif row['600'] < row['Rating']:
        return [blue, red]
    else:
        return [green, green]

df.style.apply(HIGHLIGHT, subset=['600', 'Rating'], axis=1)

Я получаю это:

enter image description here

Если это не работает для вас, я бы посоветовал вам проверить типы данных, используя df.dtypes. Например, если я изменю одно из значений оценок следующим образом:

ratings = [9,8,3,"5",6]

Я получаю эту ошибку:

TypeError: '>' not supported between instances of 'str' and 'int'

@le-camerone, твой ответ помог мне понять, что происходит. У меня была вся таблица в виде значений с плавающей запятой, и по некоторым причинам этот тип условного форматирования не будет работать между числами с плавающей запятой, однако после преобразования в целые числа я смог получить ожидаемые результаты. Это то, что я включил перед кодом для преобразования из числа с плавающей запятой в целое число.

df['600'] =pd.to_numeric(df['600'], errors = 'coerce')
df['Rating'] =pd.to_numeric(df['Rating'], errors = 'coerce')

df = df.dropna(subset=['600'])
df = df.dropna(subset=['Rating'])

df['600'] = df['600'].astype(int)
df['Rating'] = df['Rating'].astype(int)

def HIGHLIGHT(row):
    red = 'background-color: red;'
    blue = 'background-color: blue;'
    green = 'background-color: green;'


    if row['600'] > row['Rating']:
        return [red, blue]
    elif row['600'] < row['Rating']:
        return [blue, red]
    else:
        return [green, green]

df.style.apply(HIGHLIGHT, subset=['600', 'Rating'], axis=1)

Другие вопросы по теме