英文:
How to select the rows when the particular column has specific number of fields with delimiter
问题
以下是您要求的翻译：
我有以下数据框：
import pandas as pd
import numpy as np
d = {'Cell':['cell_D1_TY_L_90','cell4_D2_TY_L_90','cell6_TY_L_90','cell2_D4_TY_L_90','cell1_L_90'],'D1':[5, 2, 2, 6,6], 'D2':[np.nan, 5, 6, np.nan,3], 'D3':[7,np.nan, 5, 5,np.nan], 'D6':[17, 3, np.nan,np.nan,2],'diff%':[np.nan,['D2'],['D2','D3'],['D1','D3'],['D1','D2','D6']]}
df = pd.DataFrame(d)
Cell D1 D2 D3 D6 diff%
0 cell_D1_TY_L_90 5 NaN 7.0 17.0 NaN
1 cell4_D2_TY_L_90 2 5.0 NaN 3.0 [D2]
2 cell6_TY_L_90 2 6.0 5.0 NaN [D2,D3]
3 cell2_D4_TY_L_90 6 NaN 5.0 NaN [D1, D3]
4 cell1_L_90 6 3.0 NaN 2.0 [D1, D2, D6]
我想要创建2件事。
**1** . 通过获取'diff%'列中指定的列名来为数据框设置样式，并将相应的列值加粗并更改文本颜色为红色
例如，考虑第3行
Cell D1 D2 D3 D6 diff%
3 cell2_D4_TY_L_90 **6** NaN **5.0** NaN [D1, D3]
我希望将D1和D3的值 --> 6 和 5.0 加粗显示为红色。
**2** . 创建以下2个数据框
1.在'Cell'列中恰好有5个字段的数据框，采用上述样式。
2.在'Cell'列中少于5个字段的数据框，采用上述样式。
Cell D1 D2 D3 D6 diff%
0 cell_D1_TY_L_90 5 NaN 7.0 17.0 NaN
1 cell4_D2_TY_L_90 2 5.0 NaN 3.0 [D2]
3 cell2_D4_TY_L_90 6 NaN 5.0 NaN [D1, D3]
Cell D1 D2 D3 D6 diff%
2 cell6_TY_L_90 2 6.0 5.0 NaN [D2,D3]
4 cell1_L_90 6 3.0 NaN 2.0 [D1, D2, D6]
请告诉我是否有解决方案？
英文:
I have the below dataframe:
import pandas as pd
import numpy as np
d = {'Cell':['cell_D1_TY_L_90','cell4_D2_TY_L_90','cell6_TY_L_90','cell2_D4_TY_L_90','cell1_L_90'],'D1':[5, 2, 2, 6,6], 'D2':[np.nan, 5, 6, np.nan,3], 'D3':[7,np.nan, 5, 5,np.nan], 'D6':[17, 3, np.nan,np.nan,2],'diff%':[np.nan,['D2'],['D2','D3'],['D1','D3'],['D1','D2','D6']]}
df = pd.DataFrame(d)
Cell D1 D2 D3 D6 diff%
0 cell_D1_TY_L_90 5 NaN 7.0 17.0 NaN
1 cell4_D2_TY_L_90 2 5.0 NaN 3.0 [D2]
2 cell6_TY_L_90 2 6.0 5.0 NaN [D2,D3]
3 cell2_D4_TY_L_90 6 NaN 5.0 NaN [D1, D3]
4 cell1_L_90 6 3.0 NaN 2.0 [D1, D2, D6]
I want to create 2 things.
1 . Style the dataframe by taking 'diff%' column specified column names & make the corresponding column value to bold and change text color to red
Eg. Consider row 3
Cell D1 D2 D3 D6 diff%
3 cell2_D4_TY_L_90 **6** NaN **5.0** NaN [D1, D3]
I want to make D1 and D3 values --> 6 and 5.0 to bold red color.
2 . Create below 2 dataframes
1.dataframe with exactly 5 fields in 'Cell' column with above styling.
2.dataframe with less than 5 fields in the 'Cell' column with above styling.
Cell D1 D2 D3 D6 diff%
0 cell_D1_TY_L_90 5 NaN 7.0 17.0 NaN
1 cell4_D2_TY_L_90 2 5.0 NaN 3.0 [D2]
3 cell2_D4_TY_L_90 6 NaN 5.0 NaN [D1, D3]
Cell D1 D2 D3 D6 diff%
2 cell6_TY_L_90 2 6.0 5.0 NaN [D2,D3]
4 cell1_L_90 6 3.0 NaN 2.0 [D1, D2, D6]
Please let me know any solution to this?
答案1
得分: 1
你可以使用以下代码：
def style(x):
if isinstance(x['diff%'], list):
return pd.Series('color: red; font-weight: bold', index=x['diff%']).reindex(x.index)
else:
return pd.Series(index=x.index)
df.style.apply(style, axis=1)
输出结果请参考以下链接：
使用的输入数据如下：
d = {'Cell':['cell_D1_TY_L_90','cell4_D2_TY_L_90','cell6_TY_L_90','cell2_D4_TY_L_90','cell1_L_90'],
'D1':[5, 2, 2, 6, 6], 'D2':[np.nan, 5, 6, np.nan, 3], 'D3':[7, np.nan, 5, 5, np.nan],
'D6':[17, 3, np.nan, np.nan, 2],
'diff%':[np.nan, ['D2'], ['D2', 'D3'], ['D1', 'D3'], ['D1', 'D2', 'D6']]}
df = pd.DataFrame(d)
英文:
You can use:
def style(x):
if isinstance(x['diff%'], list):
return pd.Series('color: red; font-weight: bold',
index=x['diff%']).reindex(x.index)
else:
return pd.Series(index=x.index)
df.style.apply(style, axis=1)
Output:
Used input:
d = {'Cell':['cell_D1_TY_L_90','cell4_D2_TY_L_90','cell6_TY_L_90','cell2_D4_TY_L_90','cell1_L_90'],
'D1':[5, 2, 2, 6,6], 'D2':[np.nan, 5, 6, np.nan,3], 'D3':[7,np.nan, 5, 5,np.nan],
'D6':[17, 3, np.nan,np.nan,2],
'diff%':[np.nan,['D2'],['D2', 'D3'],['D1', 'D3'],['D1', 'D2', 'D6']]}
df = pd.DataFrame(d)
通过集体智慧和协作来改善编程学习和解决问题的方式。致力于成为全球开发者共同参与的知识库，让每个人都能够通过互相帮助和分享经验来进步。
评论