ifpd.api.types.is_numeric_dtype(data[column]): row_data_emoji = get_percentiles(data[column], bins, emoji).astype(str) tmp[column] = data[column].astype(str) +' '+ row_data_emoji returntmp defget_conditional_table_row(data, bins=3, emoji='circl...
column_str], result_df], axis=1) return result_df # 按列条件筛选 get_conditional_table_row(data=tmp_pivot,emoji='min_max') # 最小值 get_conditional_table_column(data=tmp_pivot,emoji='min') # 最大值 get_conditional_table_column(data=tmp_pivot,emoji='max') # 4分类 get_conditional_...
max_value=tmp_pivot[columns].max().max()min_value=tmp_pivot[columns].min().min()# 最大值样式 max_style=f'border: 4px solid #3BE8B0 !important;'# 最小值样式 min_style=f'background-color: #FF66C4; '(tmp_pivot.style.set_table_styles([headers,index_style]).set_properties(**{'b...
6、Conditional that returns a boolean Series 条件布尔值 df.loc[df['shield']>6] Out[34]: max_speed shield sidewinder78 AI代码助手复制代码 7、Conditional that returns a boolean Series with column labels specified 条件布尔值和具体某列的数据 df.loc[df['shield']>6,['max_speed']] Out[35]:...
lastCol=ws.Cells(1,ws.Columns.Count).End(xlToLeft).Column lastRow=ws.Cells(ws.Rows.Count,1).End(xlUp).Row For col=2To lastCol For Each cell In ws.Range(ws.Cells(2,col),ws.Cells(lastRow,col))IfIsEmpty(cell.Value)Then cell.Value=0Next cell ...
worksheet.conditional_format( i +1,0, i +1,5, {'type':'text','criteria':'containing','value':'','format': bg_color_format} )# 将金额相关列格式设置为 会计专用balance_format = workbook.add_format({'num_format':'_ * #,##0.00_ ;_ * -#,##0.00_ ;_ * "-"??_ ;_ @_ '}...
python pandas list conditional-statements subset 我有一个类似于下面的列表列的大数据框,但行和列更多: import pandas as pd data = {'First': [['First', 'value'],['second','value'],['third','value','is'],['fourth','value','is']], 'Second': [['adj','noun'],['adj','noun'],...
fill_value=0 ).reset_index().round(2) ) # 重命名列 tmp_pivot.columns.name=” # 打印透视表 tmp_pivot 结果如下。 现在我们将探索Pandas中的“style”模块,它使我们能够增强DataFrame的视觉呈现。“style”模块提供了不同的选项来修改数据的外观,允许我们自定义以下方面: ...
fill_value=0 ).reset_index.round(2) ) # 重命名列 tmp_pivot.columns.name='' # 打印透视表 tmp_pivot 结果如下。 现在我们将探索Pandas中的“style”模块,它使我们能够增强DataFrame的视觉呈现。“style”模块提供了不同的选项来修改数据的外观,允许我们自定义以下方面: ...
worksheet1.set_column('A:E',15, fmt) # 有条件设定表格格式:金额列 worksheet1.conditional_format('B3:E%d'%l_end, {'type':'cell','criteria':'>=','value':1,'format': amt_fmt}) # 有条件设定表格格式:百分比 worksheet1.conditional_format('E3:E%d'%l_end, ...