我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~
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import pandas as pd import numpy as np columns = [[ 'A' , 'A' , 'B' , 'B' , 'C' ], [ 'a' , 'b' , 'c' , 'd' , 'e' ]] # 创建形状为(10,5) 的DataFrame 并设置二级标题 demo_df = pd.DataFrame(np.arange( 50 ).reshape( 10 , 5 ), columns = columns) print (demo_df) def style_color(df, colors): """ :param df: pd.DataFrame :param colors: 字典 内容是 {标题:颜色} :return: """ return df.style. apply (style_apply, colors = colors) def style_apply(series, colors, back_ground = ''): """ :param series: 传过来的数据是DataFramt中的一列 类型为pd.Series :param colors: 内容是字典 其中key 为标题名 value 为颜色 :param back_ground: 北京颜色 :return: """ series_name = series.name[ 0 ] a = list () # 为了给每一个单元格上色 for col in series: # 其中 col 为pd.DataFrame 中的 一个小单元格 大家可以根据不同需求为单元格设置不同的颜色 # 获取什么一级标题获取什么颜色 if series_name in colors: for title_name in colors: if title_name = = series_name: back_ground = 'background-color: ' + colors[title_name] # '; border-left-color: #080808' a.append(back_ground) return a style_df = style_color(demo_df, { "A" : '#1C1C1C' , "B" : '#00EEEE' , "C" : '#1A1A1A' }) with pd.ExcelWriter( 'df_style.xlsx' , engine = 'openpyxl' ) as writer: #注意: 二级标题的to_excel index 不能为False style_df.to_excel(writer, sheet_name = 'sheet_name' ) |
以上就是pandas.DataFrame 二级标题to_excel() 添加颜色的demo 大家可以自行根据不同需求修改
主要注意
style_apply 方法中的内容 里面是真正设置颜色的地方
补充知识:对pandas的dataframe自定义颜色显示
原始表是这样,一堆数字视觉表达能力很差
quantity_year.style.background_gradient(cmap='gray_r')
按照大小对其进行不同颜色的填充,视觉表达能力强了很多。 也可以自定义颜色填充,比如我这里对大于平均值的进行颜色填充。
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quantity_year.style.applymap( lambda v : 'background-color: %s' % '#FFCCFF' if v>quantity_year.mean().mean() else 'background-color: %s' % '') |
当然也可以自己def 更复杂的功能,都是大同小异。当然还有highlight_max(‘color'),highlight_min(‘color')这种高亮最小最大值,也有hide_index()这种隐藏索引的小操作,在这里记录一下。
以上这篇pandas to_excel 添加颜色操作就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接:https://blog.csdn.net/zhiwei_bian/article/details/102473606