pandas.io.formats.style.Styler.format # 造型器。格式(formatter = None, subset = None, na_rep = None, precision = None, decimal = '.',数千= None, escape = None, hyperlinks = None)[来源] # 设置单元格文本显示值的格式。 参数: 格式化程序str、可调用、dict 或 None定义值如何显示的对象。参见注释。 子集标签,类似数组,IndexSlice,可选DataFrame.loc[<subset>]的有效 2d 输入,或者,如果是 1d 输入或单个键,则为DataFrame.loc[:, <subset>],其中列优先,以限制data在应用之前功能。 na_rep str,可选缺失值的表示。如果na_rep为 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 确定)formatter。 1.3.0 版本中的新增功能。 十进制str,默认“.”用作浮点数、复数和整数的小数点分隔符的字符。 1.3.0 版本中的新增功能。 千str,可选,默认无用作浮点数、复数和整数的千位分隔符的字符。 1.3.0 版本中的新增功能。 转义str,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&, %, $, #, _, {, }, , ~,^和替换\为 LaTeX 安全序列。使用“latex-math”以与“latex”模式相同的方式替换字符,数学子字符串除外,数学子字符串要么被两个字符包围,$要么以字符开头\(并以 结尾\)。逃跑之前就已经完成了formatter。 1.3.0 版本中的新增功能。 超链接{“html”, “latex”},可选转换包含https://、http://、ftp://或 www 的字符串模式。如果是“html”,则将 HTML <a> 标记作为可点击的 URL 超链接;如果是“latex”,则将 LaTeX href 命令作为可点击的 URL 超链接。 1.4.0 版本中的新增功能。 返回: 造型器 也可以看看 Styler.format_index设置索引标签文本显示值的格式。 笔记 formatter此方法为 DataFrame 中的每个单元格分配一个格式化函数。如果formatter是None,则使用默认格式化程序。如果是可调用的,则该函数应将数据值作为输入并返回可显示的表示形式,例如字符串。如果formatter作为字符串给出,则假定它是有效的 Python 格式规范,并包装为可调用的string.format(x).如果dict给出 a,则键应对应于列名,值应为字符串或可调用,如上所述。 默认格式化程序当前以 pandas 显示精度表示浮点数和复数,除非precision在此处使用参数。除非na_rep使用参数,否则默认格式化程序不会调整缺失值的表示。 该subset参数定义要应用格式化函数的区域。如果formatter参数以 dict 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程序。从子集中排除的格式化程序字典中的任何列都将被忽略。 使用formatter字符串时,数据类型必须兼容,否则 将引发ValueError 。 实例化 Styler 时,可以通过设置应用默认格式 pandas.options: styler.format.formatter:默认无。 styler.format.na_rep:默认无。 styler.format.precision:默认6。 styler.format.decimal: 默认 ”。”。 styler.format.thousands:默认无。 styler.format.escape:默认无。 警告 使用输出格式Styler.to_excel时, Styler.format会被忽略,因为 Excel 和 Python 具有本质上不同的格式结构。但是,可以使用数字格式伪 CSS 属性来强制使用 Excel 允许的格式。请参阅示例。 例子 使用na_repandprecision与默认值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 使用formatter一致列数据类型的规范 >>> df.style.format('{:.2f}', na_rep='MISS', subset=[0,1]) 0 1 2 0 MISS 1.00 A 1 2.00 MISS 3.000000 formatter对未指定的列使用默认值 >>> 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 多个na_rep或precision规格下默认 formatter。 >>> (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 使用可调用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formatterHTMLescape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/<div></div>"><div></div></a></td> <td .. ><a href="a.com/"A&B"">"A&B"</a></td> <td .. >NA</td> ... 在“乳胶”模式下使用formatterwith 。escape >>> df = pd.DataFrame([["123"], ["~ ^"], ["$%#"]]) >>> df.style.format("\\textbf{{{}}}", escape="latex").to_latex() ... \begin{tabular}{ll} & 0 \\ 0 & \textbf{123} \\ 1 & \textbf{\textasciitilde \space \textasciicircum } \\ 2 & \textbf{\$\%\#} \\ \end{tabular} escape在“乳胶数学”模式下应用。在下面的示例中,我们使用字符进入数学模式$。 >>> df = pd.DataFrame([[r"$\sum_{i=1}^{10} a_i$ a~b $\alpha \ ... = \frac{\beta}{\zeta^2}$"], ["%#^ $ \$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} 我们可以使用该字符\(进入数学模式和\) 使用该字符关闭数学模式。 >>> df = pd.DataFrame([[r"\(\sum_{i=1}^{10} a_i\) a~b \(\alpha \ ... = \frac{\beta}{\zeta^2}\)"], ["%#^ \( \$x^2 \)"]]) >>> 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} $如果我们在一个 DataFrame 单元格中包含数学公式的两种简写形式的组合,则将应用带有符号的简写形式。 >>> 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 定义了一个数字格式伪 CSS 属性而不是.format 方法来创建to_excel允许的格式。请注意,分号是 CSS 保护字符,但在 Excel 格式字符串中用作分隔符。在此处定义格式时,将分号替换为节分隔符 (ASCII-245)。 >>> 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)