pandas.io.formats.style.Styler.pipe #

造型器。管道( func , * args , ** kwargs ) [来源] #

应用，并返回结果。func(self, *args, **kwargs)

参数：
函数函数

应用于 Styler 的函数。或者， 元组是一个字符串，指示需要样式器的关键字。(callable, keyword)keywordcallable

*参数可选

参数传递给func。

**kwargs可选

传递到 的关键字参数的字典func。

返回：
目的

返回的值func。

也可以看看

DataFrame.pipe

DataFrame 的类似方法。

Styler.apply

按列、按行或按表应用 CSS 样式函数。

笔记

与 类似DataFrame.pipe()，此方法可以简化多个用户定义函数在样式器中的应用。而不是写：

f(g(df.style.format(precision=3), arg1=a), arg2=b, arg3=c)

用户可以写：

(df.style.format(precision=3)
   .pipe(g, arg1=a)
   .pipe(f, arg2=b, arg3=c))

特别是，这允许用户定义采用样式器对象以及其他参数的函数，并在进行样式更改（例如调用Styler.apply()或 Styler.set_properties()）后返回样式器。

例子

常用

常见的使用模式是预定义样式操作，这些操作可以在一次pipe调用中轻松应用于通用样式器。

>>> def some_highlights(styler, min_color="red", max_color="blue"):
...      styler.highlight_min(color=min_color, axis=None)
...      styler.highlight_max(color=max_color, axis=None)
...      styler.highlight_null()
...      return styler
>>> df = pd.DataFrame([[1, 2, 3, pd.NA], [pd.NA, 4, 5, 6]], dtype="Int64")
>>> df.style.pipe(some_highlights, min_color="green")
../../_images/df_pipe_hl.png

由于该方法返回一个Styler对象，因此它可以与其他方法链接，就像直接应用底层荧光笔一样。

>>> (df.style.format("{:.1f}")
...         .pipe(some_highlights, min_color="green")
...         .highlight_between(left=2, right=5))
../../_images/df_pipe_hl2.png

高级使用

有时可能需要预定义样式函数，但在这些函数依赖于样式器、数据或上下文的情况下。由于 Styler.use和Styler.export被设计为不依赖于数据，因此它们不能用于此目的。此外，Styler.apply 和Styler.formattype 方法不支持上下文感知，因此解决方案是使用pipe动态包装此功能。

假设我们想要编写一个通用样式函数来突出显示 MultiIndex 的最终级别。索引中的级别数是动态的，因此我们需要上下文Styler来定义级别。

>>> def highlight_last_level(styler):
...     return styler.apply_index(
...         lambda v: "background-color: pink; color: yellow", axis="columns",
...         level=styler.columns.nlevels-1
...     )  
>>> df.columns = pd.MultiIndex.from_product([["A", "B"], ["X", "Y"]])
>>> df.style.pipe(highlight_last_level)
../../_images/df_pipe_applymap.png

另外，假设我们想要突出显示该列中缺少任何数据的列标题。在这种情况下，我们需要数据对象本身来确定对列标题的影响。

>>> def highlight_header_missing(styler, level):
...     def dynamic_highlight(s):
...         return np.where(
...             styler.data.isna().any(), "background-color: red;", ""
...         )
...     return styler.apply_index(dynamic_highlight, axis=1, level=level)
>>> df.style.pipe(highlight_header_missing, level=1)
../../_images/df_pipe_applydata.png