数分必会python点 pandas学习excel美化图表

大家好，我是数据小郑。

本篇是数分必会python点 系列的第二篇：pandas学习excel美化图表。

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数分工作者在python的工具使用上，pandas包肯定是天天都用。本文分享使用pandas实现excel对于表格的条件格式控制。excel中的条件格式在日常指标监控中真的是不可或缺，我可以斩钉截铁的说我做的每一张报表都离不开条件格式，它是我日常工作的不可或缺。

一、突出显示单元格

如下图，我们通过突出显示单元格的设置，一眼就能看到低于和高于均值的月份，定位绩优月份和非绩优月份。

那么pandas是如何实现的呢？代码和效果图如下：

def highlight_mean(s):
    is_max = s > s.mean()
    return ['background-color: pink' if v else '' for v in is_max]
df1.style.apply(highlight_mean,subset=['销售一区'])

当然我们也可以将数字标注颜色，那么pandas是如何实现的呢？代码和效果图如下：

def color_negative_red(val):
    """
    Takes a scalar and returns a string with
    the css property `'color: red'` for negative
    strings, black otherwise.
    """
    color = 'red' if val < 426692 else 'black'
    return 'color: %s' % color
    
    s = df1.style.applymap(color_negative_red,subset=['销售一区'])

二、色阶

当我们对销售一区的业绩做个色阶显示，这样业绩的高低点差距就显示出来了。

那么pandas如何实现呢？代码和效果图如下：

cm = sns.diverging_palette(10,250,sep=50,as_cmap=True)
#cm=sns.light_palette("yellow",as_cmap=True)
df1.style.background_gradient(cmap=cm,subset=['销售一区'])

三、数据条

当我们对销售一区的业绩做个数据条显示，这样业绩的高低点差距也会清楚直观显示出来，对于数据条和色阶的选择取决于个人喜好和图表美观度。

那么pandas如何实现呢？代码和效果图如下：

df1.style.bar(subset=['销售一区'],color="#FFA500")

三、百分比的显示

在excel中对于小数的百分比显示只需要点击 数字 百分号图标即可。

那么pandas如何实现呢？代码和效果图如下：

df1.style.format("{:.2%}",subset=['平均占比'])

四、缺失值的标记

在excel中对于缺失值仅仅留白即可。但是在python中会显示NAN,如下图，数分报表对于缺失值常用的方法有2种，一是用"-"符号替代，二是高亮显示。代码和效果图如下：

df1.style.highlight_null(null_color='red')
df1.style.format(None,na_rep="-")

五、style保存至excel

利用pandas实现excel的条件格式操作之后我们需要将结果样式导出，

代码如下：

df1.style.background_gradient(cmap='viridis',subset=['销售一区']).\
to_excel("result.xlsx",engine='openpyx

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