pandas.io.formats.style.Styler.apply_index

Styler.apply_index(func, axis=0, level=None, **kwargs)

按级别将 CSS 样式函数应用于索引或列标题。

使用应用结果更新 HTML 表示。

在 1.4.0 版本加入.

在 2.1.0 版本加入: Styler.applymap_index 已弃用并重命名为 Styler.map_index。

Parameters:

funcfunction

func 应该接受一个 Series 并返回一个相同长度的字符串数组。

axis{0, 1, “index”, “columns”}

要应用函数的标头。

levelint, str, list, optional

如果索引是 MultiIndex，则是在其上应用函数的级别。

**kwargsdict

传递给 func。

Returns:

Styler

参见

Styler.map_index

逐个元素地将 CSS 样式函数应用于标头。

Styler.apply

按列、按行或按表应用 CSS 样式函数。

Styler.map

逐元素应用 CSS 样式函数。

Notes

func 的每个输入都将是索引（如果它是 Index）或 MultiIndex 的一个级别。 func 的输出应该是 CSS 样式字符串的相同大小数组，格式为 ‘attribute: value; attribute2: value2; …’，或者，如果没有要应用于该元素的样式，则为空字符串或 None。

Examples

条件性突出显示索引中值的基本用法。

>>> df = pd.DataFrame([[1,2], [3,4]], index=["A", "B"])
>>> def color_b(s):
...     return np.where(s == "B", "background-color: yellow;", "")
>>> df.style.apply_index(color_b)  

选择性地应用于 MultiIndex 列的特定级别。

>>> midx = pd.MultiIndex.from_product([['ix', 'jy'], [0, 1], ['x3', 'z4']])
>>> df = pd.DataFrame([np.arange(8)], columns=midx)
>>> def highlight_x(s):
...     return ["background-color: yellow;" if "x" in v else "" for v in s]
>>> df.style.apply_index(highlight_x, axis="columns", level=[0, 2])
...