这就是我想要实现的目标我确实有一个 Pandas Dataframe - 例如这个： 0 1 20 110.718803 119.821042 -52.5935181 65.180254 33.518722 -69.8936882 -135.652788 -64.711718 -241.7178193 237.781393 -56.865142 15.9697674 141.585158 138.904568 -115.1550635 10.030938 -59.274415 73.3281276 106.937681 -3.604859 44.4189387 -49.478211 -91.574908 160.3406278 170.744019 -85.764809 246.1418579 -94.246832 81.069700 -113.460438基于 3 个条件，单元格的背景颜色应该不同：单元格 <= 0 应为红色单元格 >= 100 应为蓝色所有其他单元格这就是我为实现这一目标所做的我编写了这个函数（基于 Pandas 文档Pandas 样式中的信息：def highlight_number(row): return [ 'background-color: red; color: white' if cell <= 0 else 'background-color: green; color: white' for cell in row ]df.style.apply(highlight_number)它适用于两种情况。这是我的问题我尝试了不同的方法将第三个条件添加到上面的函数中，但总是返回错误。您能给我提示如何在列表中添加条件吗？我没有找到答案。多谢。
2 回答
泛舟湖上清波郎朗
TA贡献1818条经验 获得超3个赞
您可以编写普通的 for 循环而不是列表理解。
def highlight_number(row):
arr = []
for cell in row:
if cell <= 0:
arr.append('background-color: red; color: white')
elif cell >= 100:
arr.append('background-color: blue; color: white')
else:
arr.append('background-color: white; color: black')
return arr
df.style.apply(highlight_number)
输出：
白猪掌柜的
TA贡献1893条经验 获得超10个赞
我觉得最简单的方法是使用np.select它接受条件列表和选择列表（就像 if elif 并且也像 else 一样接受默认值）并修改你的函数并使用它，axis=None因为我们正在应用于整个数据帧（注意你也可用于subset列的子集）
def highlight_number(dataframe):
conditions = [dataframe <=0,(dataframe>0) & (dataframe>=100)] #your conditions
choices = ['background-color: red; color: white',
'background-color: blue; color: white']
arr = np.select(conditions,choices,'background-color: white; color: black')
return pd.DataFrame(arr,index=dataframe.index,columns=dataframe.columns)
df.style.apply(highlight_number,axis=None)
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