?? 作者：韓信子@ShowMeAI
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用過 Excel 的資料分析師，對 Excel 的『條件選擇』與『格式呈現』功能大都印象深刻，下方動圖演示了 Excel『資料選擇&底色填充高亮』功能，如果我們需要『選擇大于100的所有產品取值并對單元格填充紅色』，直接如下圖所示，在『條件格式』中選擇『突出顯示單元格規則』即可進行設定，

習慣用 Python 進行資料分析挖掘的我們，是否可以完成相同的高級顯示呢？答案是，可以的！！

在本文中 ShowMeAI 將帶大家在 Pandas Dataframe 中完成多條件資料選擇及各種呈現樣式的設定，

?? 案例&背景

我們從一個電商銷售的案例背景講起，下圖的資料透視表（pandas pivot table）顯示了 2016 年至 2022 年不同產品的總銷售額，資料可以在ShowMeAI的百度網盤獲取，資料讀取與處理代碼如下：

?? 實戰資料集下載（百度網盤）：公眾號『ShowMeAI研究中心』回復『實戰』，或者點擊這里獲取本文 [6] Pandas 使用 Styler API 設定多條件資料選擇&豐富的呈現樣式『conditional formatting in pandas 資料集』

? ShowMeAI官方GitHub：https://github.com/ShowMeAI-Hub

import pandas as pd
data = https://www.cnblogs.com/showmeai/p/pd.read_excel('data.xlsx')
df_pivoted = pd.pivot_table(data, index='Year')

?? 你能找出 2016 年最暢銷的產品嗎？

你可能很快能找到答案 Product_B，總銷售額為 169，但我們僅通過透視表去定位結果非常不方便，
Pandas 可以很便捷地用條件陳述句去找到結果，但在原表對應還是不容易，

?? 如果我們為每年最暢銷的產品上色呢，如下圖所示用底色突出顯示之后，回答上面的問題是不是容易多了？

接下來演示在 Pandas 中完成這個操作的詳細步驟！

?? 內容覆寫

本篇后續內容覆寫以下高級功能：

突出缺失值
突出顯示每行/列中的最大值（或最小值）
突出顯示范圍內的值
繪制柱內條形圖
使用顏色漸變突出顯示值
組合顯示設定功能

注意：強烈建議大家使用最新版本的 Pandas，你可以通過命令列命令pip install --upgrade pandas獲取或升級 Pandas 為最新穩定版本，

① 突出缺失值

在 Pandas Dataframe 中，我們可以使用 dataframe.style.highlight_null() 為空值著色，下圖中我們為資料透視表 df_pivoted 高亮缺失值，

# 突出顯示空值
df_pivoted.style.highlight_null()

大家發現了，使用 .highlight_null 默認是以紅色突出顯示 nan 缺失值，不喜歡紅色？沒關系，顏色可以調！

我們可以使用自定義引數對對缺失值的文本和背景進行設定，比如 props='color:white;background-color:black' 可以設定背景色為黑色文本為白色，如下圖所示：

# 背景為黑色，文本為白色，突出顯示空值
df_pivoted.style.highlight_null(props='color:white;background-color:black')

通過高亮，我們可以很快在表中發現2018年 Product_H 沒有賣掉的資訊，

② 突出顯示最大值（或最小值）

要突出顯示每列中的最大值，我們可以使用 dataframe.style.highlight_max() 為最大值著色，最終結果如下圖所示，

# 背景為綠色，文本為白色，突出顯示每一列最大值
df_pivoted.style.highlight_max(props='color:white;background-color:green')

那如果我們想顯示的是每一行的最大值呢？我們可以通過設定引數 axis=1 來實作，如下圖所示，

# 背景為綠色，文本為白色，突出顯示每一行最大值
df_pivoted.style.highlight_max(props='color:white;background-color:green', axis=1)

注意：同樣可以使用方法 dataframe.style.highlight_min() 使用適當的引數為行/列中的最小值著色，

③ 突出顯示范圍內的值

假設我們要突出顯示 100 到 200 之間的值，這個怎么實作呢？我們可以通過 dataframe.style.highlight_between(left, right) 來實作這個功能，如下圖是對 100 到 200 之間的數填充黃色底色，

# 背景為黃色，文本為黑色，突出顯示 100 到 200 之間的值
df_pivoted.style.highlight_between(left=100, right=200, props='color:black;background-color:yellow')

④ 繪制柱內條形圖

可視化圖表直觀又炫酷！我們可不可以把這種呈現引入到 Pandas 中呢？當然可以！！

以條形圖為例，通過 dataframe.style.bar() 可以創建條形圖，更直觀地顯示數值的大小，如下圖所示，紅色的柱子長度對應單元格內的數值大小，

# 繪制柱內內條形圖
df_pivoted.style.bar()

當然也可以自定義條形圖的顏色和大小！如下圖所示，設定了顏色和寬高等引數，

# 繪制柱內內條形圖
df_pivoted.style.bar(color='lightblue',height=70,width=70)

⑤ 使用顏色漸變突出顯示值

我們還可以用顏色漸變來突出顯示整個列，具體實作通過 dataframe.style.background_gradient() 完成，如下圖所示，在影像中，隨著值的增加，顏色會從紅色變為綠色，你可以設定 subset=None 將這個顯示效果應用于整個Dataframe，

# 為列設定顏色漸變值
df_pivoted.style.background_gradient(cmap='RdYlGn',subset=['Product_C'])

⑥ 組合顯示設定功能

是否可以在資料中同時突出顯示最小值、最大值和缺失值呢？可以！！

可以定義一個函式，該函式突出顯示列中的 min、max 和 nan 值，當前是對 Product_C 這一列進行了突出顯示，我們可以設定 subset=None來把它應用于整個Dataframe，

def highlight_dataframe(df, subset= None):

    df = df.style.highlight_max(props='color:white;background-color:green', subset=subset) \
    .highlight_min(props='color:white;background-color:red', subset=subset) \
    .highlight_null(props='color:white;background-color:black', subset=subset)
    
    return df

highlight_dataframe(df_pivoted, subset=['Product_C'])

參考文獻

?? 實戰資料集下載（百度網盤）：公眾號『ShowMeAI研究中心』回復『實戰』，或者點擊這里獲取本文 [6] Pandas 使用 Styler API 設定多條件資料選擇&豐富的呈現樣式『conditional formatting in pandas 資料集』
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