df.map() 在另一个 df.apply() 中的行为

Question

我发现这个代码非常有趣。我稍微修改了代码以改善问题。本质上，该代码使用一个 DataFrame 使用

pd.style

来格式化另一个 DataFrame 的样式。

t1 = pd.DataFrame({'x':[300,200,700], 'y':[100,300,200]})
t2 = pd.DataFrame({'x':['A','B','C'], 'y':['C','B','D']})

def highlight_cell(val, props=''):
    return props if val > 200 else ''
    
t2.style.apply(lambda x: t1.map(highlight_cell, props='background-color:yellow'), axis=None)

但是有人能解释一下最后一行是如何工作的吗？我找不到 Pandas 文档来阐明

df.map()

在另一个

df.apply()

中的行为。

对我来说，代码读起来就像 对于 t1 中的每个项目，立即将

highlight_cell()

应用于整个 t2，就像这个伪代码一样。

for x in all_items_in_t1:
    yield [highlight_cell(y) for y in all_items_in_t2]

但是，输出表示 对于 t1 中的每个项目，仅将

highlight_cell()

应用于 t2 中与 t1 中该项目具有相同 (x, y) 位置的相应项目，如下所示。

for x, y in zip(all_items_in_t1, all_items_in_t2):
    yield highlight_cell(y)

我仍然无法理解这种模式，因为它看起来有点令人困惑。谁能解释得更清楚一点吗

Answer 1

这里用的是

DataFrame.style.apply

，而不是

DataFrame.apply

。

通过使用参数

axis=None

，可调用对象应用于整个DataFrame。由于可调用对象是 lambda，这本质上意味着我们运行：

t1.map(highlight_cell, props='background-color:yellow')

并使用输出作为格式。

                         x                        y
0  background-color:yellow                         
1                           background-color:yellow
2  background-color:yellow