应用样式器后，如何从 Pandas DataFrame 中具有前缀的所有单词中删除前缀 none_

Question

我希望得到指导，从样式化的 pandas 数据帧的输出中删除前缀“none_”。 前缀 none_ 用于标识单词，其背景颜色需要更改为灰色。 识别出的单词的背景颜色已更改为灰色后。 我想从单词中删除前缀 none_。

这是数据和代码。

文件1 abcdefg 12345 无_abd abcdrtyu

文件2 abcdefg 无_acd 12345 abcdrtyu

文件3 abcdefg 12345 abcdrtyu 无_abcd

File1、File2 和 File3 是列标题，它们下面的行是 panda 数据框中的行。 对于具有以前缀“none_”开头的单词的单元格，我想将单元格的背景颜色更改为浅灰色。 将单词的背景颜色更改为灰色后，我想删除前缀“none_”。 并将数据输出到 html 或 xlsx 文档。

这是代码：

import pandas as pd

# Create a pandas DataFrame from the data
df = pd.DataFrame(data)

df.style
def style_highlight_none(v, props=''):
    return props if v.startswith('none_') else None 

s2 = df.style.map(style_highlight_none, props='background-color:lightgrey;')

s2.to_html('output_wa.html', index=False, escape=False) 

这样编写的代码运行时不会抛出任何错误。 但是，前缀 none_ 仍然存在于输出中。

当添加这行代码时，如下所示：

s2 = s2.apply(lambda x: x.str.replace('none_', ''))

import pandas as pd
# Create a pandas DataFrame from the data
df = pd.DataFrame(data)

df.style
def style_highlight_none(v, props=''):
    return props if v.startswith('none_') else None 

s2 = df.style.map(style_highlight_none, props='background-color:lightgrey;')

# Remove the prefix 'none_' from words containing it
s2 = s2.apply(lambda x: x.str.replace('none_', ''))

s2.to_html('output.html', index=False, escape=False)

代码返回各种错误。

回溯（最近一次调用最后一次）： 文件“/home/mydir/script/./whatsapp_pathlib_html_output.py”，第 111 行，位于 s2.to_html('output_wa.html', index=False, escape=False) 文件“/home/mydir/.local/lib/python3.10/site-packages/pandas/io/formats/style.py”，第 1345 行，to_html html = obj._render_html( 文件“/home/mydir/.local/lib/python3.10/site-packages/pandas/io/formats/style_render.py”，第 204 行，在 _render_html 中 d = self._render（sparse_index，sparse_columns，max_rows，max_cols，“ ”） 文件“/home/mydir/.local/lib/python3.10/site-packages/pandas/io/formats/style_render.py”，第 161 行，在 _render 中 self._compute() 文件“/home/mydir/.local/lib/python3.10/site-packages/pandas/io/formats/style_render.py”，第 256 行，在 _compute 中 r = func(self)(*args, **kwargs) 文件“/home/mydir/.local/lib/python3.10/site-packages/pandas/io/formats/style.py”，第 1752 行，在 _apply 中 self._update_ctx（结果） 文件“/home/mydir/.local/lib/python3.10/site-packages/pandas/io/formats/style.py”，第 1560 行，位于 _update_ctx css_list = Maybe_convert_css_to_tuples(c) 文件“/home/mydir/.local/lib/python3.10/site-packages/pandas/io/formats/style_render.py”，第 1925 行，在 Maybe_convert_css_to_tuples 中 引发值错误（ ValueError：作为字符串提供的样式必须遵循 CSS 规则格式，例如“attr: val;”。给出了“1245-67ABC”。

Answer 1

要实现以浅灰色背景颜色突出显示带有“none_”前缀的单词的单元格，然后删除“none_”前缀的目标，您可以使用

pd.DataFrame.style.applymap

来设置样式，使用

pd.DataFrame.replace

来删除前缀。 。这是代码的更正版本：

import pandas as pd
from pandas.io.formats.style import Styler

# Sample data
data = {
    'File1': ['abcdefg', '12345', 'none_abd', 'abcdrtyu'],
    'File2': ['abcdefg', 'none_acd', '12345', 'abcdrtyu'],
    'File3': ['abcdefg', '12345', 'abcdrtyu', 'none_abcd']
}

# Create a pandas DataFrame from the data
df = pd.DataFrame(data)

# Function to style the cells with "none_" prefix
def style_highlight_none(val):
    color = 'lightgrey' if str(val).startswith('none_') else ''
    return f'background-color: {color}'

# Apply the styling
styled_df = df.style.applymap(style_highlight_none)

# Remove the prefix 'none_'
df = df.replace(to_replace=r'^none_', value='', regex=True)

# Save the styled DataFrame to an HTML file
styled_df.to_html('output_styled.html', index=False, escape=False)
# Save the modified DataFrame (without the prefix) to an HTML file
df.to_html('output_clean.html', index=False, escape=False)

# Optionally, save both DataFrames to Excel
with pd.ExcelWriter('output.xlsx') as writer:
    styled_df.to_excel(writer, sheet_name='Styled', index=False)
    df.to_excel(writer, sheet_name='Clean', index=False)

说明：

1. 创建DataFrame：将数据定义为字典，然后转换为pandas DataFrame。
2. 样式函数：

   style_highlight_none

   函数定义为将浅灰色背景颜色应用于以“none_”开头的单元格。
3. 应用样式：

   applymap

   用于将

   style_highlight_none

   函数应用到DataFrame中的每个单元格。
4. 删除前缀：

   replace

   方法用于从DataFrame中删除“none_”前缀。
5. 保存为 HTML：创建两个 HTML 文件：

   • output_styled.html

     包含带有原始数据（前缀完整）的样式化 DataFrame。

   • output_clean.html

     包含不带“none_”前缀的 DataFrame。
6. 保存到Excel：样式化和修改后的DataFrame都保存到Excel文件的不同工作表中

   output.xlsx

   。

通过将样式和前缀删除分为两个步骤并相应保存，您可以避免错误并确保输出满足您的要求。