pandas.io.formats.style.Styler.apply_index #

造型器。apply_index ( func , axis = 0 , level = None , ** kwargs ) [来源] #

将 CSS 样式函数逐级应用于索引或列标题。

用结果更新 HTML 表示。

1.4.0 版本中的新增功能。

版本 2.1.0 中的新增功能： Styler.applymap_index 已弃用并重命名为 Styler.map_index。

参数：
函数函数

func应该采用一个 Series 并返回一个相同长度的字符串数组。

轴{0, 1, “索引”, “列”}

应用函数的标头。

level int、str、列表、可选

如果索引是 MultiIndex 则应用该函数的级别。

**夸格斯字典

传递到func.

返回：
造型器

也可以看看

Styler.map_index

将 CSS 样式函数应用于标题元素。

Styler.apply

按列、按行或按表应用 CSS 样式函数。

Styler.map

按元素应用 CSS 样式函数。

笔记

每个输入都func将是作为系列的索引（如果是索引）或多重索引的级别。的输出func应该是与字符串大小相同的 CSS 样式数组，格式为 'attribute: value;属性2：值2； ...' 或者，如果没有任何内容应用于该元素，则为空字符串或None.

例子

有条件地突出显示索引中的值的基本用法。

>>> df = pd.DataFrame([[1,2], [3,4]], index=["A", "B"])
>>> def color_b(s):
...     return np.where(s == "B", "background-color: yellow;", "")
>>> df.style.apply_index(color_b)
../../_images/appmaphead1.png

有选择地应用于特定级别的多索引列。

>>> midx = pd.MultiIndex.from_product([['ix', 'jy'], [0, 1], ['x3', 'z4']])
>>> df = pd.DataFrame([np.arange(8)], columns=midx)
>>> def highlight_x(s):
...     return ["background-color: yellow;" if "x" in v else "" for v in s]
>>> df.style.apply_index(highlight_x, axis="columns", level=[0, 2])
...
../../_images/appmaphead2.png