Pandas图表自定义数据格式
上一節我們講到pandas的用法,使用pandas可以做數據整理與清洗、數據分析與建模、數據可視化與制表等,這一節我們學習pandas是如何設置圖表樣式。
pandas圖表樣式的設置與Excel中的條件格式設置比較類似,比如Excel里常用的數據條的用法,在pandas中使用代碼進行高亮顯示,用來突出重點數據,下面一起來學習。
一、數據獲取
阿里云盤下載: https://www.aliyundrive.com/s/qq2NhE3Xhoz二、導入數據
導入2021年12月全國城市住宅房價排行榜的數據,計算增長率等指標。
import pandas as pd data_city_price=pd.read_excel(r'C:/Users/尚天強/Desktop/大話數據分析系列原創/pandas/2021年12月全國城市住宅房價排行榜.xlsx') data_city_price['增長率']=(data_city_price['12月']/data_city_price['7月']-1)#.apply(lambda x:format(x,'.2%')) data_city_price['自增長率']=data_city_price['12月'].pct_change(fill_method='ffill')#.apply(lambda x:format(x,'.2%')) df=data_city_price df查看圖表數據屬性,其中"7月"、"增長率"、"自增長率"這三列數據類型都是字符型,而且都有缺失值。
df.info()三、格式設置
pandas運算后得到的數據類型是小數,如果需要將其轉化為百分數%,可以使用format函數自定義數據類型。
#自定義數據類型 df.style.format({'7月':'{:.0f}','增長率':'{:.2%}','自增長率':'{:.2%}'})數據字段顯示較多可以使用hide_columns函數隱藏列。
標記數據的最大值使用highlight_max函數。
同理,標記數據的最小值使用highlight_min函數。
突出顯示空單元格使用highlight_null函數。
同時pandas還支持鏈式調用,也就是說pandas設置格式可以使用點的形式依次設置數據格式,突出顯示最大值、最小值、空值。
#鏈式調用 (df.style.format({'7月':'{:.0f}','增長率':'{:.2%}','自增長率':'{:.2%}'}).highlight_max().highlight_min(color='gray').highlight_null(null_color='blue').hide_columns(['自增長率']))除了高亮顯示空值,還可以將空的單元格替換為具體的文本,比如這里替換為空值。
圖表設置格式后即可導出。
四、色階
使用pandas設置色階,類似Excel條件格式中的色階使用,數值越大,顏色越深,數值越小,顏色越淺。
#色階 import seaborn as sns cmp=sns.light_palette('blue',as_cmap=True) therm=df.iloc[:,0:3].style.background_gradient(cmap=cmp) therm五、數據條
使用pandas設置數據條,當數值大于0時,標記為綠色,當數值小于0時,標記為紅色。
#數據條 (df.iloc[0:10,:].style.bar(['7月','12月','增長率','自增長率'],align='mid',color=['#d65f5f','#5fba7d']).format({'7月':'{:.0f}','增長率':'{:.2%}','自增長率':'{:.2%}'}))RGB顏色表
http://www.yini.org/liuyan/rgbcolor.htm
RGB顏色格式:#RRGGBB(兩個R代表了紅色光,兩個G代表了綠色光,兩個B代表了藍色光,RGB均用16進制數字表示) ,如#0000ff代表了0份紅色光,0份綠色光和255份藍色光。
除了使用默認的數據條顏色,還可以使用上述的RGB顏色表,自定義數據條顏色。
#數據條 (df.iloc[0:10,:].style.bar(['7月','12月','增長率','自增長率'],align='mid',color=['#FF6666','#0099CC']).format({'7月':'{:.0f}','增長率':'{:.2%}','自增長率':'{:.2%}'}))-?END -
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