如何将不同的条件格式应用于不同的行? [英] How to apply different conditional format to different rows?

问题描述

我有以下数据框:[1]: https://i.stack.imgur.com/wBi6V.png

I have the following dataframe: [1]: https://i.stack.imgur.com/wBi6V.png

我使用以下代码突出显示每个单元格的最大值:

I used the following code to highlight the max values of every cell:

def highlight_max(s):
    try:
        is_max = s == s.max()
        return ['background-color: red' if v else '' for v in is_max]
    except TypeError:
        pass
    except KeyError:
        pass
    
s = df.style.apply(highlight_max, axis=1)
s

但是我只想将此格式应用于特定的行，例如每股账面价值(mrq)"行.我找不到任何可以帮助我解决此问题的代码！！！

But I just want to apply this formatting to a certain row, for example the row 'Book Value Per Share (mrq)'. I can't find any code that helps me with this!!!

有人知道吗?

推荐答案

您可以使用 subset 参数，像这样传递一个元组(row_indexer，column_indexer).

You can use the subset argument, passing a tuple (row_indexer, column_indexer) like so...

s = df.style.apply(highlight_max, axis=1, subset=(0, df.columns))

行索引从零开始，因此 0 代表要格式化的第一行.

The row indices are zero-based, so 0 represents the first row, that you want to format.

此处的官方文档中有更多详细信息:

More details here in the official docs here: Finer control: slicing

这篇关于如何将不同的条件格式应用于不同的行?的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！