Python Pandas выделить строку в Dataframe

Question

У меня есть запрос mysql, который возвращает таблицу результатов. Такие, как показано ниже:

---

Что я пытаюсь добиться, чтобы выделить всю строку, если значение последнего столбца является «ММ».

Я использовал в прошлом небольшой фрагмент кода JS, который будет работать только для отдельных ячеек, а не для всей строки.

---

Мой код как таковой:

import pandas as pd 
from pandas import DataFrame 
from pandas.tseries.offsets import BDay 
import sys 
import mysql.connector 
import time 
import datetime 
from datetime import date,timedelta 
import os 


## testing dates 
currentdate = pd.datetime.today() 
today = currentdate.strftime("%Y-%m-%d") 
yesterday = currentdate - BDay(1) 
yest = yesterday.strftime("%Y-%m-%d") 
#print today 
#print yest 

## where to dump the file 
develop_path = "/var/www/html/exDiv/" 
report_file = "exDivReport." + today + ".html" 

## function to get data and print out 
def get_data_from_hk(): 
    cnx = mysql.connector.connect(
     user='some_user', 
     password='some_pass', 
     host='some_host', 
     database='some_database' 
    ) 

    cursor = cnx.cursor() 
    query = ("SELECT c.description, c.feedcode, date(exdividenddate), dividend, (case when c.metadata like '%3=MM%' then 'MM' when c.metadata is NULL then 'NM' when c.metadata not like '%3=MM%' then 'NM' else c.metadata end) as metadata FROM dividends d join contracts c using(contracttag) where d.kind=0 and d.exdividenddate=getNextTradingDate(1, curdate());") 

    cursor.execute(query) 
    dbdata_hk=cursor.fetchall() 
    cnx.close() 
    print dbdata_hk 
    return dbdata_hk 


def generate_report(): 
    report_colnames = ['description', 'feedcode', 'date(exdividenddate)', 'dividend', 'metadata'] 

    dbdata_list_hk = get_data_from_hk() 
    df = pd.DataFrame(dbdata_list_hk, columns=report_colnames) 

    ##test: if the last column contains 'MM' then highlight table row 
    ##highlight = lambda x: '<span class="market_make">{:,.0f}</span>'.format(x) if x = 'MM' else '{:,.0f}'.format(x) 

    with open(os.path.join(develop_path,report_file), 'w') as f: 
     f.write("<b>Stocks with ex-dividend on next trading day<b/><br/><br/>") 
     f.write(df.to_html(
      index=False, 
      ##the whole row needs to be highlighted 
      ##formatters={('description', 'metadata'): highlight}, 
      escape=False, 
      justify='center' 
     )) 
     f.write(style_text) 

    return df 

## colouring js 
style_text = ''' 
<style> 
.market_make { 
    background-color: #FBB117; 
} 
</style> 
<script> 
var elements = document.getElementsByClassName('market_make'); 

for(var i=0; i<elements.length; i++) { 
    elements[i].parentElement.setAttribute("bgcolor", "#FBB117"); 
} 
</script> 
''' 

# run the report 
d=generate_report() 
print d 

---

HTML, который создает панды отчасти это:

<b>Stocks with ex-dividend on next trading day<b/><br/><br/><table border="1" class="dataframe"> 
    <thead> 
    <tr style="text-align: right;"> 
     <th>description</th> 
     <th>feedcode</th> 
     <th>date(exdividenddate)</th> 
     <th>dividend</th> 
     <th>metadata</th> 
    </tr> 
    </thead> 
    <tbody> 
    <tr> 
     <td>HHI Div</td> 
     <td>HHI</td> 
     <td>2015-07-02</td> 
     <td>34.793976</td> 
     <td>NM</td> 
    </tr> 
    <tr> 
     <td>CCB</td> 
     <td>939</td> 
     <td>2015-07-02</td> 
     <td>0.000000</td> 
     <td>MM</td> 
    </tr> 
    <tr> 
     <td>null Combo + Stock - Legs</td> 
     <td>FXI-H</td> 
     <td>2015-07-02</td> 
     <td>35.327749</td> 
     <td>NM</td> 
    </tr> 
    <tr> 
     <td>CSE</td> 
     <td>1088</td> 
     <td>2015-07-02</td> 
     <td>0.000000</td> 
     <td>MM</td> 
    </tr> 
    <tr> 
     <td>PIN</td> 
     <td>1339</td> 
     <td>2015-07-02</td> 
     <td>0.011800</td> 
     <td>NM</td> 
    </tr> 

---

Есть ли более эффективный способ, кроме JS сделать это?

Могу ли я объединить его с некоторыми CSS?

Любые идеи, пожалуйста?

Answer 1

Я нашел связанный с этим вопрос в файле Google group PyData.

большинство того, что вы предлагаете, конечно, возможно, и сводится к хорошо разработан класс стиля IMO

например

df.to_html(...., style = Style('color' : { 'blue' : df>0))

Вы, вероятно, придется изменить правила отбора, чтобы что-то вроде df['metadata'] == 'MM'.

Answer 2

Это можно сделать с помощью pd.DataFrame.style.apply и пользовательской функции стиля!

Например, чтобы выделить строки в 'MM' желтый:

def custom_style(row): 

    color = 'white' 
    if row.values[-1] == 'MM': 
     color = 'yellow' 

    return ['background-color: %s' % color]*len(row.values) 

df.style.apply(custom_style, axis=1) 

Answer 3

Rewrite, что AlexG сказал

color = (df.meta == 'MM').map({True: 'background-color: yellow', False: ''}) df.style.apply(lambda s: color)