将多个样式应用于数据框特定列

Question

我认为这可能是一个复杂的问题。我想为特定列设置五种不同的颜色。数据框中的 cld_ght。这是数据框：    icao msg_type              time    dt  ddd  ff    gg flt_cat   vis  cld_hgt cld_type present_wx vis_obc0   KLAX  ROUTINE  2019-10-14 00:53  1:00  260  10 -9999     VFR  10.0     9999     9999       None   -99991   KLAX  ROUTINE  2019-10-14 01:53  1:00  240   9 -9999     VFR  10.0     9999     9999       None   -99992   KLAX  ROUTINE  2019-10-14 02:53  1:00  260   6 -9999     VFR  10.0     9999     9999       None   -99993   KLAX  ROUTINE  2019-10-14 03:53  1:00  250   5 -9999     VFR  10.0     9999     9999       None   -99994   KLAX  ROUTINE  2019-10-14 04:53  1:00  240   4 -9999     VFR  10.0     9999     9999       None   -99995   KLAX  ROUTINE  2019-10-14 05:53  1:00  250   5 -9999     VFR  10.0     9999     9999       None   -9999我开发了这样的代码：def cloud_height_style_function(val):     VFR_condition = val>3000    MVFR_condition = 1000<=val<=3000    IFR_condition = 500<=val<1000    LIFR_condition = 200<=val<500    VLIFR_condition = val<200   results = []     for val00,val01,val02,val03,val04 in zip(VFR_condition,MVFR_condition,IFR_condition,LIFR_condition,VLIFR_condition):        if val00:            color = '#00b050'        elif val01:            color = '#FFFF00'        elif val02:            color = '#FF0000'        elif val03:            color = '#FFA500'        elif val04:            color = '#9400D3'        results.append(f"color : {color}")     return(results)  highlighted=df.style.apply(cloud_height_style_function,subset=['cld_hgt']).render()with open('myhtml.html','w') as f:     f.write(highlighted)    我收到这个错误 ValueError: ('The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty,a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().', 'occurred at index cld_hgt')我不确定我做对了所以你会像这样分开吗def cloud_height_style_function(val):     VFR_condition = val>3000    MVFR_condition = 1000<=val<=3000    IFR_condition = 500<=val<1000    LIFR_condition = 200<=val<500    VLIFR_condition = val<200   results = [] 如果我这样做，我需要添加多个结果数组。你会把它分成不同的功能吗？

Answer 1

我认为你可以这样做pd.cut：

def cloud_height_style_function(vals): 

    return pd.cut(vals, 

                  [-np.inf,200,500,1000,3000, np.inf], # need to review the bin a bit

                  labels=[f'color: {c}' for c in ['#9400D3','#FFA500','#FF0000','#FFFF00','#00b050']] 

                 )

df.style.apply(cloud_height_style_function,subset=['cld_hgt'])

输出：