pandas.io.formats.style.Styler.format#

Styler.format(formatter=None, subset=None, na_rep=None, precision=None, decimal='.', thousands=None, escape=None, hyperlinks=None)[源代码]#

格式化单元格的文本显示值。

参数:
formatterstr, 可调用对象, dict 或 None

对象用于定义值的显示方式。请参见注释。

子集label, 类数组, IndexSlice, 可选

一个有效的 2d 输入到 DataFrame.loc[<subset>]，或者，在 1d 输入或单个键的情况下，到 DataFrame.loc[:, <subset>]，其中列优先，以限制 data 在应用函数 之前。

na_repstr, 可选

缺失值的表示。如果 na_rep 是 None，则不应用特殊格式。

精度int, 可选

用于显示目的的浮点精度，如果未由指定的 formatter 确定。

Added in version 1.3.0.

decimalstr, 默认值为 “.”

用于浮点数、复数和整数的小数分隔符字符。

Added in version 1.3.0.

thousandsstr, 可选, 默认 None

用于浮点数、复数和整数千位分隔符的字符。

Added in version 1.3.0.

escapestr, 可选

使用 ‘html’ 将单元格显示字符串中的字符 &, <, >, ', 和 " 替换为 HTML 安全序列。使用 ‘latex’ 将单元格显示字符串中的字符 &, %, $, #, _, {, }, ~, ^, 和 \ 替换为 LaTeX 安全序列。使用 ‘latex-math’ 将字符替换方式与 ‘latex’ 模式相同，除了数学子字符串，这些子字符串要么被两个字符 $ 包围，要么以字符 \( 开始并以 \) 结束。在 formatter 之前进行转义。

Added in version 1.3.0.

超链接{“html”, “latex”}, 可选

如果为“html”，则将包含 https://、http://、ftp:// 或 www. 的字符串模式转换为 HTML <a> 标签作为可点击的 URL 超链接；如果为“latex”，则转换为 LaTeX href 命令。

Added in version 1.4.0.

返回:
Styler

返回自身以进行链式调用。

参见

Styler.format_index

格式化索引标签的文本显示值。

备注

此方法为 DataFrame 中的每个单元格分配一个格式化函数 formatter。如果 formatter 是 None，则使用默认格式化器。如果是一个可调用对象，则该函数应接受一个数据值作为输入并返回一个可显示的表示形式，例如字符串。如果 formatter 以字符串形式给出，则假定这是一个有效的 Python 格式规范，并包装为可调用对象 string.format(x)。如果给定的是一个 dict，则键应对应于列名，值应为字符串或可调用对象，如上所述。

默认格式化器当前以 pandas 显示精度表示浮点数和复数，除非在此使用 precision 参数。默认格式化器不会调整缺失值的表示，除非使用 na_rep 参数。

subset 参数定义了应用格式化函数的区域。如果 formatter 参数以字典形式给出，但不包括子集中的所有列，则这些列将应用默认格式化器。格式化字典中排除在子集之外的任何列将被忽略。

当使用 formatter 字符串时，dtypes 必须兼容，否则会引发 ValueError。

当实例化一个 Styler 时，可以通过设置 pandas.options 来应用默认格式：

  • styler.format.formatter: 默认 None。

  • styler.format.na_rep: 默认 None。

  • styler.format.precision: 默认值为 6。

  • styler.format.decimal: 默认 “.”。

  • styler.format.thousands: 默认 None。

  • styler.format.escape: 默认 None。

警告

使用输出格式 Styler.to_excel 时忽略 Styler.format，因为 Excel 和 Python 具有本质上不同的格式结构。然而，可以使用 number-format 伪 CSS 属性来强制 Excel 允许的格式。请参见示例。

例子

使用 na_rep 和 precision 与默认的 formatter

>>> df = pd.DataFrame([[np.nan, 1.0, 'A'], [2.0, np.nan, 3.0]])
>>> df.style.format(na_rep='MISS', precision=3)  
        0       1       2
0    MISS   1.000       A
1   2.000    MISS   3.000

在一致的列数据类型上使用 formatter 规范

>>> df.style.format('{:.2f}', na_rep='MISS', subset=[0, 1])  
        0      1          2
0    MISS   1.00          A
1    2.00   MISS   3.000000

使用未指定列的默认 formatter

>>> df.style.format({0: '{:.2f}', 1: '£ {:.1f}'},
...                 na_rep='MISS', precision=1)  
         0      1     2
0    MISS   £ 1.0     A
1    2.00    MISS   3.0

在默认的 formatter 下，多个 na_rep 或 precision 规范。

>>> (df.style.format(na_rep='MISS', precision=1, subset=[0]).format(
...     na_rep='PASS', precision=2, subset=[1, 2]))  
        0      1      2
0    MISS   1.00      A
1     2.0   PASS   3.00

使用一个可调用的 formatter 函数。

>>> func = lambda s: 'STRING' if isinstance(s, str) else 'FLOAT'
>>> df.style.format({0: '{:.1f}', 2: func},
...                 precision=4, na_rep='MISS')  
        0        1        2
0    MISS   1.0000   STRING
1     2.0     MISS    FLOAT

使用 formatter 与 HTML escape 和 na_rep。

>>> df = pd.DataFrame([['<div></div>', '"A&B"', None]])
>>> s = df.style.format(
...     '<a href="a.com/{0}">{0}</a>', escape="html", na_rep="NA")
>>> s.to_html()  
...
<td .. ><a href="a.com/&lt;div&gt;&lt;/div&gt;">&lt;div&gt;&lt;/div&gt;</a></td>
<td .. ><a href="a.com/&#34;A&amp;B&#34;">&#34;A&amp;B&#34;</a></td>
<td .. >NA</td>
...

在 ‘latex’ 模式下使用带有 escape 的 formatter。

>>> df = pd.DataFrame([["123"], ["~ ^"], ["$%#"]])
>>> df.style.format("\\textbf{{{}}}",
...                 escape="latex").to_latex()  
\begin{tabular}{ll}
 & 0 \\
0 & \textbf{123} \\
1 & \textbf{\textasciitilde \space \textasciicircum } \\
2 & \textbf{\$\%\#} \\
\end{tabular}

在 ‘latex-math’ 模式中应用 escape。在下面的示例中，我们使用字符 $ 进入数学模式。

>>> df = pd.DataFrame([
...     [r"$\sum_{i=1}^{10} a_i$ a~b $\alpha = \frac{\beta}{\zeta^2}$"],
...     [r"%#^ $ \$x^2 $"]])
>>> df.style.format(escape="latex-math").to_latex()  
\begin{tabular}{ll}
 & 0 \\
0 & $\sum_{i=1}^{10} a_i$ a\textasciitilde b $\alpha = \frac{\beta}{\zeta^2}$ \\
1 & \%\#\textasciicircum \space $ \$x^2 $ \\
\end{tabular}

我们可以使用字符 \( 进入数学模式，使用字符 \) 关闭数学模式。

>>> df = pd.DataFrame([
...     [r"\(\sum_{i=1}^{10} a_i\) a~b \(\alpha = \frac{\beta}{\zeta^2}\)"],
...     [r"%#^ \( \$x^2 \)"]])
>>> df.style.format(escape="latex-math").to_latex()  
\begin{tabular}{ll}
 & 0 \\
0 & \(\sum_{i=1}^{10} a_i\) a\textasciitilde b \(\alpha
= \frac{\beta}{\zeta^2}\) \\
1 & \%\#\textasciicircum \space \( \$x^2 \) \\
\end{tabular}

如果在一个DataFrame单元格中同时包含数学公式的两种简写，带有符号 $ 的简写将被应用。

>>> df = pd.DataFrame([
...     [r"\( x^2 \)  $x^2$"],
...     [r"$\frac{\beta}{\zeta}$ \(\frac{\beta}{\zeta}\)"]])
>>> df.style.format(escape="latex-math").to_latex()  
\begin{tabular}{ll}
 & 0 \\
0 & \textbackslash ( x\textasciicircum 2 \textbackslash )  $x^2$ \\
1 & $\frac{\beta}{\zeta}$ \textbackslash (\textbackslash
frac\{\textbackslash beta\}\{\textbackslash zeta\}\textbackslash ) \\
\end{tabular}

Pandas 定义了一个 number-format 伪 CSS 属性，而不是使用 .format 方法来创建 to_excel 允许的格式。注意，分号是 CSS 保护字符，但在 Excel 的格式字符串中用作分隔符。在定义这里的格式时，用节分隔符字符（ASCII-245）替换分号。

>>> df = pd.DataFrame({"A": [1, 0, -1]})
>>> pseudo_css = "number-format: 0§[Red](0)§-§@;"
>>> filename = "formatted_file.xlsx"
>>> df.style.map(lambda v: pseudo_css).to_excel(filename)
../../_images/format_excel_css.png