Pandasで差をつけろ： Styler.applymap を使った高度なスタイル設定

PandasのStyleで個別にセルを装飾する：pandas.io.formats.style.Styler.applymap解説

pandas.io.formats.style.Styler.applymapは、PandasのDataFrameのセルに個別にスタイルを適用するための強力なツールです。セル値に基づいて、色、フォント、背景色などのスタイルを個別に設定できます。

使い方

applymapは、関数を受け取り、DataFrameの各セルにその関数を適用します。関数は、セル値を受け取り、スタイルを表す辞書を返す必要があります。

例：値に基づいてセルを色付けする

def color_negative_red(val):
  """
  負の値を赤く、正の値を黒くする関数
  """
  if val < 0:
    return {'color': 'red'}
  else:
    return {}

df.style.applymap(color_negative_red)

より複雑なスタイル

applymapは、より複雑なスタイル設定にも使用できます。例えば、以下のコードは、値に基づいてセルを色付けし、かつ、絶対値が大きいセルには太字にするスタイルを設定します。

def highlight_abs_large(val):
  """
  絶対値が大きいセルを太字にする関数
  """
  abs_val = abs(val)
  if abs_val > 10:
    return {'color': 'red', 'font-weight': 'bold'}
  elif abs_val > 5:
    return {'color': 'orange'}
  else:
    return {}

df.style.applymap(highlight_abs_large)

その他の活用例

• セルの値に基づいて、フォントサイズや背景色を設定する
• 特定の条件を満たすセルに、ハイライトや下線を付ける
• HTMLタグを使用して、セル内に画像やリンクを挿入する

注意点

• applymapは、DataFrameのすべてのセルに適用されます。処理速度が気になる場合は、subsetパラメータを使用して、適用範囲を限定することができます。
• applymapは、関数オブジェクトを受け取ります。ラムダ式を使用する場合は、lambda x: ...ではなく、lambda x: {}のように、明示的に辞書を返すように記述する必要があります。

応用例

applymapは、Pandasのデータフレームを可視化し、分析結果を分かりやすく伝える上で非常に役立ちます。例えば、以下の様な場面で活用できます。

• 財務分析: 利益と損失のセルを色分けして、財務状況を可視化する
• 顧客分析: 顧客属性に基づいて、ターゲティングを行う
• 科学データ分析: データの異常値をハイライトして、調査を行う

pandas.io.formats.style.Styler.applymapは、PandasのDataFrameに個別にスタイルを適用するための強力なツールです。関数オブジェクトを受け取り、セル値に基づいてスタイルを設定できます。使い方を理解すれば、データ分析をより効果的に行うことができます。

PandasのStyler.applymapを使ったサンプルコード集

def color_negative_red(val):
  """
  負の値を赤く、正の値を黒くする関数
  """
  if val < 0:
    return {'color': 'red'}
  else:
    return {}

df.style.applymap(color_negative_red)

絶対値が大きいセルを太字にする

def highlight_abs_large(val):
  """
  絶対値が大きいセルを太字にする関数
  """
  abs_val = abs(val)
  if abs_val > 10:
    return {'color': 'red', 'font-weight': 'bold'}
  elif abs_val > 5:
    return {'color': 'orange'}
  else:
    return {}

df.style.applymap(highlight_abs_large)

セルの値に基づいてフォントサイズを変更する

def font_size_by_value(val):
  """
  値に基づいてフォントサイズを変更する関数
  """
  if val > 100:
    return {'font-size': '18px'}
  elif val > 50:
    return {'font-size': '16px'}
  else:
    return {'font-size': '14px'}

df.style.applymap(font_size_by_value)

特定の条件を満たすセルにハイライトを付ける

def highlight_max(val):
  """
  最大値のセルにハイライトを付ける関数
  """
  if val == df.max():
    return {'background-color': 'yellow'}
  else:
    return {}

df.style.applymap(highlight_max)

HTMLタグを使用してセル内に画像を挿入する

def image_url(val):
  """
  値に基づいて画像のURLを返す関数
  """
  if val > 0:
    return '<img src="https://example.com/image.png">'
  else:
    return ''

df.style.applymap(image_url)

セル内にリンクを挿入する

def link_url(val):
  """
  値に基づいてリンクのURLを返す関数
  """
  if val > 0:
    return f'<a href="https://example.com/{val}">リンク</a>'
  else:
    return ''

df.style.applymap(link_url)

特定の列にのみスタイルを適用する

df.style.applymap(color_negative_red, subset=['col1', 'col2'])

処理速度を上げるためにsubsetパラメータを使用する

df.style.applymap(highlight_abs_large, subset=df[abs(df) > 5])

これらのサンプルコードを参考に、Styler.applymapを使って、データフレームを分かりやすく可視化してみましょう。

• Stylerには、applymap以外にも様々な機能があります。詳しくは、Pandasドキュメントを参照してください。
• 上記のサンプルコードはあくまでも例です。必要に応じて、コードを修正して使用してください。

Styler.applymap 以外の方法

Styler.format は、フォーマット文字列を使用して、セル値をフォーマットすることができます。例えば、以下のコードは、負の値を赤く、正の値を黒くフォーマットします。

df.style.format({'col1': '{:.2f}'.format, 'col2': '{:.2%}'})

Styler.set_properties は、特定の条件を満たすセルに、一括でスタイルを設定することができます。例えば、以下のコードは、絶対値が大きいセルを太字にします。

df.style.set_properties(subset=df[abs(df) > 10], props={'font-weight': 'bold'})

Styler.background_gradient は、セル値に基づいて、セルの背景色をグラデーションで変化させることができます。例えば、以下のコードは、値が低いセルは青色、値が高いセルは赤色になるようにグラデーションを設定します。

df.style.background_gradient(cmap='RdYlGn')

HTMLテンプレートを使用して、より複雑なスタイルを適用することもできます。詳細は、Pandasドキュメントを参照してください。

Styler.applymap は、PandasのDataFrameに個別にスタイルを適用するための強力なツールですが、他にもいくつかの方法があります。それぞれの方法の特徴を理解して、目的に合った方法を選択しましょう。