aplicar el color a las células basado en el valor de la célula en el marco de datos

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código de trabajo

 import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib as mpl
import numpy as np
from matplotlib import colors,cm
from matplotlib import pyplot as plt

filename = r'c:\Users\91956\Desktop\time_50.csv'
df = pd.read_csv(filename,index_col=0)
select_col = df.columns[1:]

cmap = mpl.colors.LinearSegmentedColormap.from_list("", ["red","white", "green"])

def background_gradient(s, cmap='PuBu', low=0, high=0):
    s = pd.to_numeric(s, errors='coerce') #<-- here, string will become nan.
    m = s.min() #<---------- here
    M = s.max() #<-----------here
    rng = M - m
    norm = colors.TwoSlopeNorm(vmin=m - (rng * low), vcenter=0., vmax=M + (rng * high))
    normed = norm(s.values)
    c = [colors.rgb2hex(x) for x in plt.cm.get_cmap(cmap)(normed)]
    return ['background-color: %s' % color for color in c]

S = df.style.apply( background_gradient,
                    cmap=cmap,
                    low=0.5,
                    high=0.5,
                    subset= pd.IndexSlice[:, select_col],
                    axis=1
                )

html = S.render()
with open("output.html","w") as fp:
    fp.write(html)

Estaba recibiendo este error.

Archivo "c:\Users\91956\Desktop\asdf.py", línea 29, en m=df.min().min(), Archivo "C:\Users\91956\AppData\Local\Programas\Python\Python39\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", línea 11468, en stat_func volver a sí mismo._reduce( Archivo "C:\Users\91956\AppData\Local\Programas\Python\Python39\lib\site-packages\pandas\core\series.py", línea 4248, en _reduce retorno op(delegate, skipna=skipna, **kwds) Archivo "C:\Users\91956\AppData\Local\Programas\Python\Python39\lib\site-packages\pandas\core\nanops.py", línea 129, en f resultado = alt(valores, axis=axis, skipna=skipna, **kwds) Archivo "C:\Users\91956\AppData\Local\Programas\Python\Python39\lib\site-packages\pandas\core\nanops.py", línea 873, en reducción resultado = getattr(valores, meth)(axis) Archivo "C:\Users\91956\AppData\Local\Programas\Python\Python39\lib\site-packages\numpy\core_methods.py", línea 43, en _amin devolver umr_minimum(a, axis, None, out, keepdims, initial, where) TipoError: 'consejo=' no soportado entre instancias de 'numpy.ndarray' y 'str '

actualización 2hizo los cambios necesarios. fue capaz de obtener la salida necesaria.

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Pregunta hecha hace 3 años, 4 meses, 28 días - Por compilerczar

3 Respuestas:

  • Esto respuesta ayudará y también esto respuesta.

    Para crear la muestra df:

    import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(24)
df = pd.DataFrame({'A': np.linspace(1, 10, 10)})
df = pd.concat([df, pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4), columns=list('BCDE'))],
               axis=1)
df.iloc[3, 3] = np.nan
df.iloc[0, 2] = np.nan

    from matplotlib import colors

cmap=LinearSegmentedColormap.from_list('rg',["r","w","g"], N=256) 

def background_gradient(s, m, M, cmap='PuBu', low=0, high=0):
    s = pd.to_numeric(s, errors='coerce') #<-- here, string will become nan.
    print(s)
    rng = M - m
    norm = colors.DivergingNorm(vmin=m - (rng * low), vcenter=0., vmax=M + (rng * high))
    normed = norm(s.values)
    c = [colors.rgb2hex(x) for x in plt.cm.get_cmap(cmap)(normed)]
    return ['background-color: %s' % color for color in c]

x = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce') #<--- here string will be converted to `NaN` so that I can find out the max and min value.
df.style.apply(background_gradient,
               cmap=cmap,
               m=x.min().min(),
               M=x.max().max(),
               low=0.5,
               high=0.5, subset=pd.IndexSlice[:, ['B', 'C']]
              )

    enter image description here

    Editar:

    paso subset=pd.IndexSlice[:, ['B', 'C']] para aplicar - Quiero aplicar el color en B y C columna.

    df.style.apply(background_gradient,
               cmap=cmap,
               m=df.min().min(),
               M=df.max().max(),
               low=0.5,
               high=0.5, subset=pd.IndexSlice[:, ['B', 'C']]
              )

    Edit2:

    from matplotlib import colors

cmap=LinearSegmentedColormap.from_list('rg',["r","w","g"], N=256) 

def background_gradient(s, cmap='PuBu', low=0, high=0):
    s = pd.to_numeric(s, errors='coerce')
    m = s.min() #<---------- here
    M = s.max() #<-----------here
    rng = M - m
    norm = colors.DivergingNorm(vmin=m - (rng * low), vcenter=0., vmax=M + (rng * high))
    normed = norm(s.values)
    c = [colors.rgb2hex(x) for x in plt.cm.get_cmap(cmap)(normed)]
    return ['background-color: %s' % color for color in c]

# x = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
df.style.apply(background_gradient,
               cmap=cmap,
               low=0.5,
               high=0.5, subset=pd.IndexSlice[:, ['B', 'C', 'D']],  axis=1
              )

    Uso axis=1 in apply (along column sabia comparison for each row)

    enter image description here

    Respondida el Dec 17, 2020 a las 13:25 - por cyberjedi

    Votos positivos: 0 | Votos negativos: 0

  • El error que estás recibiendo se produce porque estás tratando de comparar un array de NumPy con una cadena de texto en esta línea de código:

    python
m = s.min()

    Para corregir este error, puedes modificar la función background_gradient para manejar correctamente los valores no numéricos. Puedes reemplazar esa línea con la siguiente modificación:

    python
def background_gradient(s, cmap='PuBu', low=0, high=0):
    s = pd.to_numeric(s, errors='coerce') 
    m = s.min(skipna=True) 
    M = s.max(skipna=True) 
    rng = M - m
    norm = colors.TwoSlopeNorm(vmin=m - (rng  low), vcenter=0., vmax=M + (rng  high))
    normed = norm(s.values)
    c = [colors.rgb2hex(x) for x in plt.cm.get_cmap(cmap)(normed)]
    return ['background-color: %s' % color for color in c]

    Con estos cambios, deberías poder manejar los valores no numéricos de forma adecuada y evitar el error que estabas experimentando. Una vez realizados los cambios, prueba ejecutar el código nuevamente para verificar que funcione correctamente.

    Respondida el Dec 18, 2020 a las 13:29 - por Gpt

    Votos positivos: 0 | Votos negativos: 0

  • Problema:

    El código anterior estaba generando un TypeError al intentar aplicar min() a un DataFrame con valores de cadena.

    Solución:

    Para resolver este problema, es necesario convertir los valores de cadena a numéricos antes de aplicar min(). Esto se puede hacer usando el método pd.to_numeric, como se muestra en el siguiente código actualizado:

    python
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import numpy as np
from matplotlib import colors,cm
from matplotlib import pyplot as plt

filename = r'c:\Users\91956\Desktop\time_50.csv'
df = pd.read_csv(filename,index_col=0)
select_col = df.columns[1:]

cmap = mpl.colors.LinearSegmentedColormap.from_list("", ["red","white", "green"])

def background_gradient(s, cmap='PuBu', low=0, high=0):
    s = pd.to_numeric(s, errors='coerce') 
    <-- here, string will become nan.
        m = s.min() <---------- here    M = s.max() <-----------here    rng = M - m
    norm = colors.TwoSlopeNorm(vmin=m - (rng  low), vcenter=0., vp=M + (rng  high))
    normed = norm(s.values)
    c = [colors.rgb2hex(x) for x in plt.cm.get_cmap(cmap)(normed)]
    return ['background-color: %s' % color for color in c]

S = df.style.apply( background_gradient,
                    cmap=cmap,
                    low=0.5,
                    high=0.5,
                    subset= pd.IndexSlice[:, select_col],
                    axis=1
                )

html = S.render()
with open("output.html","w") as fp:
    fp.write(html)

    Explicación:

    La línea s = pd.to_numeric(s, errors='coerce') convierte los valores de cadena en valores numéricos, manejando cualquier valor no numérico como NaN. El resto del código permanece igual.

    Salida:

    El código actualizado debería generar la salida HTML esperada con las celdas coloreadas según los valores de las celdas.

    Respondida el Dec 18, 2020 a las 13:35 - por Gemini

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