Establezca el color de fondo del marco de datos de Pandas y el color de fuente en Python

Como sabemos, la idea básica detrás del estilo es hacer más impactante para la legibilidad del usuario final. Podemos realizar cambios como el color y el formato de los datos visualizados para comunicar la información de manera más eficiente. Para una visualización más impactante en el DataFrame de pandas, generalmente, tenemos la propiedad DataFrame.style, que devuelve un objeto de estilo que tiene una serie de métodos útiles para formatear y visualizar los marcos de datos.

Usando la propiedad DataFrame.style

• df.style.set_properties: al usar esto, podemos usar la funcionalidad incorporada para manipular el estilo del marco de datos desde el color de la fuente hasta el color de fondo.

# Importing the necessary libraries -->
import pandas as pd
import numpy as np
 
# Seeding random data from numpy
np.random.seed(24)
 
# Making the DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': np.linspace(1, 10, 10)})
df = pd.concat([df, pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4),
                                 columns=list('BCDE'))], axis=1)
 
# DataFrame without any styling
print("Original DataFrame:\n")
print(df)
print("\nModified Stlying DataFrame:")
df.style.set_properties(**{'background-color': 'black',
                           'color': 'green'})

Producción: 

df.estilo.set_properties

• df.style.highlight_null: con la ayuda de esto, podemos resaltar los valores faltantes o nulos dentro del marco de datos.

# Replacing the locating value by NaN (Not a Number)
df.iloc[0, 3] = np.nan
df.iloc[2, 3] = np.nan
df.iloc[4, 2] = np.nan
df.iloc[7, 4] = np.nan
 
# Highlight the NaN values in DataFrame
print("\nModified Stlying DataFrame:")
df.style.highlight_null(null_color='red')

Producción: 

df.estilo.highlight_null

• df.style.highlight_min :  para resaltar el valor mínimo en cada columna a lo largo del marco de datos.

# Highlight the Min values in each column
print("\nModified Stlying DataFrame:")
df.style.highlight_min(axis=0)

Producción: 

df.estilo.highlight_min

• df.style.highlight_max : para resaltar el valor máximo en cada columna a lo largo del marco de datos.

# Highlight the Max values in each column
print("\nModified Stlying DataFrame:")
df.style.highlight_max(axis=0)

Producción: 

df.estilo.highlight_max

Uso de la función definida por el usuario

• Podemos modificar DataFrame usando una función definida por el usuario: con la ayuda de esta función, podemos personalizar el color de fuente de los valores de datos positivos dentro del marco de datos.

# function for set text color of positive
# values in Dataframes
def color_positive_green(val):
    """
    Takes a scalar and returns a string with
    the css property `'color: green'` for positive
    strings, black otherwise.
    """
    if val > 0:
        color = 'green'
    else:
        color = 'black'
    return 'color: %s' % color
 
df.style.applymap(color_positive_green)

Producción: 

Función definida por el usuario

Uso de la biblioteca Seaborn

• Uso de la paleta de colores para el relleno de degradado en DataFrame: al importar la paleta de colores claros de la biblioteca marina, podemos mapear el degradado de color para el fondo del marco de datos.

# Import seaborn library
import seaborn as sns
 
# Declaring the cm variable by the
# color palette from seaborn
cm = sns.light_palette("green", as_cmap=True)
 
# Visualizing the DataFrame with set precision
print("\nModified Stlying DataFrame:")
df.style.background_gradient(cmap=cm).set_precision(2)

Producción: 

Paleta de colores marinos

• Uso de la paleta de colores con valores nulos o faltantes de resaltado: Aquí, resaltamos los valores de NaN en color rojo con la paleta de colores degradados de seaborn.

# Highlight the NaN values in DataFrame
# using seaborn color palette
print("\nModified Stlying DataFrame:")
df.style.background_gradient(cmap=cm).set_precision(2).highlight_null('red')

Producción: 

Paleta de colores marinos con highlight_null

• Reúna las propiedades de Seaborn con la propiedad DataFrame.style: Personalización de la paleta de colores de Seaborn con propiedades de resaltado de un marco de datos para una visualización de datos más impactante.

# Highlight the NaN values in DataFrame
# using seaborn color palette as well as
# min('lighblue') and max('blue') values
# in each column
print("\nModified Stlying DataFrame:")
df.style.background_gradient(cmap=cm).set_precision(2).highlight_null('red').highlight_min(axis=0, color='lightblue').highlight_max(axis=0, color='blue')

Producción: 

Paleta de colores Seaborn con dif. resaltar propiedades