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法律研究在 Pandas 中突出显示每列的最大值
在数据分析和探索任务中，识别 Pandas DataFrame 每列中的最大值对于获得见解和理解数据至关重要。Python 的 Pandas 库提供了多种技术来突出显示这些最大值，使它们在视觉上易于区分。通过应用这些技术，分析师可以快速发现并关注最高值，从而促进决策过程并揭示关键趋势。
本文探讨了从内置函数到自定义方法的不同方法，使用户能够轻松地在使用 Pandas 的数据中突出显示最大值。
如何在 Pandas 中突出显示每列的最大值？
Pandas 是 Python 中一个流行的数据操作库，它提供了强大的工具来处理表格数据。一项常见的任务是识别和突出显示 DataFrame 每列中的最大值。本文将探讨使用 Pandas 来实现此目的的各种技术。
方法 1：使用 Styler.highlight_max()
Pandas Styler 提供了一种名为 highlight_max() 的便捷方法来突出显示每列中的最大值。Styler.highlight_max() 是 Python 中 Pandas 库提供的一种方法。它专门设计用于突出显示 DataFrame 每列中的最大值。
在处理表格数据时，识别和强调最大值通常很有用，以便获得见解或突出显示重要的观察结果。highlight_max() 方法通过自动将样式应用于每列中的最大值来简化此任务。
示例
# Import Required Libraries
import pandas as pdd
import numpy as npp
# Create a dictionary for the dataframe
diction = {'Name': ['Sai', 'Prema', 'Akrit', 'Suchitra', 'Abhimanu'],
'Age': [20, 23, 41, 29, 32],
'Marks': [92, 84, 35, 88, 83]}
# Converting Dictionary to Pandas Dataframe
dfd = pdd.DataFrame(diction)
# Print Dataframe
dfd
# Highlighting the maximum values of
# last 2 columns
dfd.style.highlight_max(color = 'pink', axis = 0)
输出
highlight_max() 方法使用默认样式自动突出显示每列中的最大值。输出将显示突出显示最大值的 DataFrame。
方法 2：使用 apply() 和 Styler
另一种方法是使用 apply() 方法以及 Styler 对象根据特定条件自定义突出显示。
apply() 方法与 Pandas 中的 Styler 对象结合使用，允许自定义 DataFrame 样式。通过定义自定义函数并使用 apply()，您可以将特定的样式规则应用于 DataFrame 的元素。此方法对于根据某些条件突出显示特定值或单元格特别有用。使用 apply()，您可以操作 DataFrame 的样式属性，例如背景颜色、字体样式或边框。这种灵活性使您能够创建视觉上吸引人和信息丰富的的数据表示，增强数据探索和演示。
示例
# Import Required Libraries
import pandas as pdd
import numpy as npp
# Create a dictionary for the dataframe
diction = {'Name': ['Sai', 'Prema', 'Akrit', 'Suchitra', 'Abhimanu'],
'Age': [20, 23, 41, 29, 32],
'Marks': [92, 84, 35, 88, 83]}
# Converting Dictionary to Pandas Dataframe
dfd = pdd.DataFrame(diction)
# Print Dataframe
dfd
def h_max(s):
is_max = s == s.max()
return ['color: red' if cell else '' for cell in is_max]
dfd.style.apply(h_max)
输出
在这种方法中，我们定义了一个自定义函数highlight_max()，它使用s == s.max()将列中的每个值与最大值进行比较。它返回一个样式属性列表，将黄色背景颜色应用于最大值，并将其他值留空。然后，我们使用df.style.apply()将此函数应用于 DataFrame 的每一列，从而生成一个突出显示的 DataFrame。
结论
总之，突出显示 Pandas DataFrame 每列中的最大值是数据分析和可视化中的一项宝贵技术。在本文中，我们探讨了实现此目的的两种方法：使用 Styler.highlight_max() 和使用 apply() 以及自定义函数。这些方法允许轻松识别和强调最大值，从而提供对数据分布和异常值的见解。
无论您是喜欢 Styler.highlight_max() 的简单性还是 apply() 的自定义选项，突出显示最大值都会增强数据的视觉表示，有助于数据探索和交流。
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