pandas.io.formats.style.Styler.format_index#

Styler.format_index(formatter=None, axis=0, level=None, na_rep=None, precision=None, decimal='.', thousands=None, escape=None, hyperlinks=None)[源代码]#

设置索引标签或列标题的文本显示值格式。

在 1.4.0 版本加入.

Parameters:
formatterstr、callable、dict 或 None。

定义值如何显示的 object。请参阅 notes。

axis{0, “index”, 1, “columns”}

是否将格式化器应用于索引或列标头。

levelint, str, list

应用于通用格式化器的级别。

na_repbool, default False

缺失值的表示。如果 na_rep 为 None，则不应用特殊格式。

precisionint, optional

用于显示的浮点精度，如果未使用指定的 formatter 确定的话。

decimalstr，默认为 “.”。

用作浮点数、复数和整数小数分隔符的字符。

thousandsstr, optional, default None

用作浮点数、复数和整数千位分隔符的字符。

escapebool, default False

使用 ‘html’ 将单元格显示字符串中的字符 &、<、>、' 和 " 替换为 HTML 安全序列。使用 ‘latex’ 将单元格显示字符串中的字符 &、%、$、#、_、{、}、~、^ 和 \ 替换为 LaTeX 安全序列。转义在 formatter 之前完成。

超链接{“html”, “latex”}，可选。

将包含 https://、http://、ftp:// 或 www. 的字符串模式转换为 HTML <a> 标签作为可点击的 URL 超链接（如果为 “html”），或转换为 LaTeX href 命令（如果为 “latex”）。

Returns:
Styler

参见

Styler.format

格式化数据单元格的文本显示值。

Notes

此方法将格式化函数 formatter 分配给 DataFrame 索引或列标头中的每个级别标签。如果 formatter 为 None，则使用默认格式化器。如果为可调用对象，则该函数应接受标签值作为输入并返回可显示的表示形式，例如字符串。如果 formatter 以字符串形式给出，则假定它是有效的 Python 格式规范，并将其包装为可调用对象，如 string.format(x)。如果给出一个 dict，键应对应于 MultiIndex 级别编号或名称，值应为字符串或可调用对象，如上所述。

默认格式化函数目前使用 pandas 显示精度来表示浮点数和复数，除非在此使用 precision 参数。默认格式化函数不调整缺失值的表示，除非使用了 na_rep 参数。

level 参数定义了要将该方法应用于 MultiIndex 的哪个级别。如果 formatter 参数以字典形式给出，但未包含 level 参数中的所有级别，则这些未指定的级别将应用默认格式化器。formatter 字典中被明确排除在 level 参数之外的任何级别都将被忽略。

使用 formatter 字符串时，dtypes 必须兼容，否则将引发 ValueError。

警告

使用输出格式 Styler.to_excel 时会忽略 Styler.format_index，因为 Excel 和 Python 具有根本不同的格式结构。但是，可以使用 number-format 伪 CSS 属性强制生成 Excel 可接受的格式。请参阅 Styler.format 的文档。

Examples

将 na_rep 和 precision 与默认 formatter 一起使用

>>> df = pd.DataFrame([[1, 2, 3]], columns=[2.0, np.nan, 4.0])
>>> df.style.format_index(axis=1, na_rep='MISS', precision=3)  
    2.000    MISS   4.000
0       1       2       3

在级别上具有一致 dtypes 的 formatter 规范。

>>> df.style.format_index('{:.2f}', axis=1, na_rep='MISS')  
     2.00   MISS    4.00
0       1      2       3

为未指定的级别使用默认 formatter

>>> df = pd.DataFrame([[1, 2, 3]],
...     columns=pd.MultiIndex.from_arrays([["a", "a", "b"],[2, np.nan, 4]]))
>>> df.style.format_index({0: lambda v: v.upper()}, axis=1, precision=1)
...  
               A       B
      2.0    nan     4.0
0       1      2       3

使用可调用 formatter 函数。

>>> func = lambda s: 'STRING' if isinstance(s, str) else 'FLOAT'
>>> df.style.format_index(func, axis=1, na_rep='MISS')
...  
          STRING  STRING
    FLOAT   MISS   FLOAT
0       1      2       3

将 formatter 与 HTML escape 和 na_rep 一起使用。

>>> df = pd.DataFrame([[1, 2, 3]], columns=['"A"', 'A&B', None])
>>> s = df.style.format_index('$ {0}', axis=1, escape="html", na_rep="NA")
...  
<th .. >$ &#34;A&#34;</th>
<th .. >$ A&amp;B</th>
<th .. >NA</td>
...

使用带 LaTeX 转义的 formatter。

>>> df = pd.DataFrame([[1, 2, 3]], columns=["123", "~", "$%#"])
>>> df.style.format_index("\\textbf{{{}}}", escape="latex", axis=1).to_latex()
...  
\begin{tabular}{lrrr}
{} & {\textbf{123}} & {\textbf{\textasciitilde }} & {\textbf{\$\%\#}} \\
0 & 1 & 2 & 3 \\
\end{tabular}
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