条件格式

　　Excel的 “条件格式” 是非常受欢迎的功能之一，通过添加颜色条件可以让表格数据更加清晰的凸显出统计特性。

　　有的朋友在想，这样的操作在python可能会很复杂。但其实一点不复杂，而且只需一行代码即可。

　　为什么可以做到一行代码实现 “条件格式”?

　　一是使用了pandas的style方法，二是要得益于pandas的链式法则。

　　下面我们来一起看个例子。

　　实例

　　首先，我们导入数据集，使用经典的titanic中抽样的部分数据。

import pandas as pd
df = pd.read_csv("test.csv")
df

　　可以看到，现在这个dataframe是空白的，什么都没有的，现在要给表格添加一些条件。

　　1、比如我们想让Fare变量值呈现条形图，以清楚看出各个值得大小比较，那么可直接使用bar代码如下。

　　2、再比如，我们想让Age变量呈现背景颜色的梯度变化，以体验映射的数值大小，那么可直接使用background_gradient，深颜色代表数值大，浅颜色代表数值小，代码如下。

　　df.style.background_gradient("Greens",subset="Age")

　　3、让所有缺失值都高亮出来，可使用highlight_null，表格所有缺失值都会变成高亮。

　　以上就是pandas的style条件格式，用法非常简单。下面我们用链式法则将以上三个操作串起来，只需将每个方法加到前一个后面即可，代码如下。

　　当然，如果你希望加更多的条件格式效果，还可以继续让链式更长，但不论条件怎么多，都只是一行代码。

　　其它操作

　　上面仅仅是列举了三个style中常用的操作，还有很多其他操作比如高亮最大值、给所有负值标红等等，通过参数subset还可以指定某一列或者某几列的小范围内进行条件格式操作。

　　另外，还有很多的效果可以实现，比如结合seaborn的各种风格。

　　如果结合Ipython的HTML还可以实现炫酷的动态效果。

　　关于style条件格式的所有用法，可以参考pandas的官方文档。

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