Pandas 조건부 서식
특정 값을 포함하는 열의 모든 셀 또는 특정 임계값을 초과하는 행의 모든 셀을 강조 표시할 수 있습니다. 조건부 서식은 데이터의 오류나 이상값을 빠르게 식별할 수도 있습니다.
이 기사에서는 Pandas의 조건부 서식에 대해 설명합니다.
Pandas 조건부 서식
Pandas 조건부 서식은 조건에 따라 dataframe
열의 서식을 지정할 수 있는 강력한 도구입니다. 예를 들어 조건부 서식을 사용하여 특정 값보다 큰 열의 모든 셀을 강조 표시하거나 특정 텍스트 문자열이 포함되어 있는지 여부에 따라 셀 서식을 지정하는 데 사용할 수 있습니다.
pandas 조건부 서식을 사용하여 dataframe
열의 형식을 지정하는 몇 가지 방법이 있습니다. 한 가지 방법은 스타일
기능을 사용하는 것입니다. 이 함수는 조건 및 형식의 사전을 가져와 해당 형식을 dataframe
에 적용합니다.
pandas 조건부 서식을 사용하는 또 다른 방법은 적용
기능입니다. 이 함수를 사용하면 조건에 따라 열의 모든 셀에 함수를 적용할 수 있습니다.
Pandas 조건부 서식 사용
round()
함수를 사용하여 숫자 값을 포함하는 셀의 서식을 조건부로 지정할 수 있습니다.
df.round(2)
이렇게 하면 데이터 프레임의 모든 숫자 값이 소수점 이하 두 자리로 반올림됩니다. format()
함수를 사용하여 텍스트 값을 포함하는 셀의 서식을 조건부로 지정할 수도 있습니다.
df.format("%s")
이것은 데이터 프레임의 모든 텍스트 값을 문자열로 포맷합니다. 또한 apply()
기능을 활용하여 사용자 지정 기준에 따라 조건부로 셀 서식을 지정할 수 있습니다.
df.apply(lambda x: x.str.upper() if x.name == "column1" else x)
이렇게 하면 column1
열의 모든 값이 대문자 텍스트로 서식 지정됩니다.
style
속성을 사용한 조건부 서식
조건에 따라 팬더 셀의 형식을 지정하는 몇 가지 방법이 있습니다. 가장 일반적인 방법은 style
속성을 사용하는 것입니다.
셀의 style
속성을 CSS
속성 사전으로 설정하여 이를 수행할 수 있습니다. 사전의 키는 CSS
속성의 이름이어야 하며 값은 해당 속성을 설정하려는 값이어야 합니다.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[2, 3, 1], [3, 2, 2], [2, 4, 4]], columns=list("ABC"))
df.style.apply(
lambda x: ["background: red" if v > x.iloc[0] else "" for v in x], axis=1
)
출력:
applymap()
메서드를 사용한 조건부 서식 지정
applymap()
메서드를 활용하여 데이터 프레임의 모든 셀을 포맷할 수도 있습니다. 이 방법은 함수를 인수로 사용하고 해당 함수를 데이터 프레임의 모든 셀에 적용합니다.
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.rand(4, 3))
df.style.applymap(lambda x: "background-color : yellow" if x > df.iloc[0, 0] else "")
출력:
![applymap 속성을 사용한 조건부 서식](</img/Pandas/applymap
Method.PNG>를 사용한 조건부 서식
어떤 방식으로 셀 서식을 지정하든 데이터를 쉽게 읽고 이해할 수 있는 방식으로 지정해야 합니다.
결론
결론적으로 Python pandas 셀의 값을 조건부로 형식화할 수 있습니다. CSS
스타일 속성 및 값의 사전을 사용하는 내장 style
함수를 사용할 수 있습니다.
설정할 가장 중요한 속성은 background-color
속성으로, 16진수 코드 또는 명명된 색상으로 설정할 수 있습니다. 설정할 수 있는 다른 속성에는 color
(텍스트 색상), font-weight
(텍스트의 굵기) 및 text-align
(텍스트의 수평 정렬)이 있습니다.
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