熊猫 style.background_gradient 忽略 NaN

Question

我有以下代码将数据帧转储results到 HTML 表格中，以便TIME_FRAMES根据 seaborn 的颜色图对中的列进行着色。import seaborn as snsTIME_FRAMES = ["24h", "7d", "30d", "1y"]# Set CSS properties for th elements in dataframeth_props = [    ('font-size', '11px'),    ('text-align', 'center'),    ('font-weight', 'bold'),    ('color', '#6d6d6d'),    ('background-color', '#f7f7f9')]# Set CSS properties for td elements in dataframetd_props = [    ('font-size', '11px')]cm = sns.light_palette("green", as_cmap=True)s = (results.style.background_gradient(cmap=cm, subset=TIME_FRAMES)                  .set_table_styles(styles))a = s.render()with open("test.html", "w") as f:    f.write(a)由此，我收到警告：/python3.7/site-packages/matplotlib/colors.py:512: RuntimeWarning: 在less xa[xa < 0] = -1 中遇到无效值而且，正如您在下图中所看到的，列30d和1y无法正确呈现，因为它们具有 NaN。我怎样才能做到这一点，以便忽略 NaN 并且仅使用有效值呈现颜色？将 NaN 设置为 0 不是一个有效的选项，因为这里的 NaN 本身就具有意义。

Answer 1

有点晚了，但供以后参考。

我遇到了同样的问题，这是我解决的方法：

import pandas as pd

import numpy as np

dt = pd.DataFrame({'col1': [1,2,3,4,5], 'col2': [4,5,6,7,np.nan], 'col3': [8,2,6,np.nan,np.nan]})

先填入一个大值的nas

dt.fillna(dt.max().max()+1, inplace=True)

将此最大值的字体着色为白色的函数

def color_max_white(val, max_val):

    color = 'white' if val == max_val else 'black'

    return 'color: %s' % color

将最大值的背景着色为白色的函数

def highlight_max(data, color='white'):

    attr = 'background-color: {}'.format(color)

    if data.ndim == 1:  # Series from .apply(axis=0) or axis=1

        is_max = data == data.max()

        return [attr if v else '' for v in is_max]

    else:  # from .apply(axis=None)

        is_max = data == data.max().max()

        return pd.DataFrame(np.where(is_max, attr, ''),

                            index=data.index, columns=data.columns)

把所有东西放在一起

max_val = dt.max().max()

dt.style.format("{:.2f}").background_gradient(cmap='Blues', axis=None).applymap(lambda x: color_max_white(x, max_val)).apply(highlight_max, axis=None)

Answer 2

这对我来说很好用

df.style.applymap(lambda x: 'color: transparent' if pd.isnull(x) else '')

Answer 3

我的背景渐变仍会使用最大值来计算颜色渐变。我实现了@night-train 的设置颜色图的建议，然后使用了两个函数：

import copy

cmap = copy.copy(plt.cm.get_cmap("Blues"))

cmap.set_under("white")

def color_nan_white(val):

    """Color the nan text white"""

    if np.isnan(val):

        return 'color: white'

def color_nan_white_background(val):

     """Color the nan cell background white"""

    if np.isnan(val):

        return 'background-color: white'

然后再次将它们应用到我的数据帧中，为方便起见，从@quant 中借用了一点：

(df.style

    .background_gradient(axis='index')

    .applymap(lambda x: color_nan_white(x))

    .applymap(lambda x: color_nan_white_background(x))

)

然后它完美地工作。