Pandas Stylerで欠損値を分かりやすく表示する
PandasのStylerで欠損値を表現する "set_na_rep"
pandas.io.formats.style.Styler.set_na_rep
は、PandasのStylerオブジェクトで欠損値をどのように表示するかを設定するメソッドです。デフォルトでは空欄で表示されますが、文字列やHTMLコードなど、自由に設定することができます。
使い方
set_na_rep
メソッドは、以下の2つの引数を受け取ります。
na_rep
: 欠損値の代わりに表示する文字列またはHTMLコードsubset
: 欠損値の表示設定を適用するデータフレームのサブセット
例
以下の例では、欠損値を "不明" という文字列に置き換えています。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1, 2, np.nan], [4, np.nan, 6]])
styler = df.style.set_na_rep("**不明**")
print(styler)
出力結果:
0 1 2
0 1 2 不明
1 4 NaN 6
HTMLコードによる表示
欠損値をHTMLコードで表示することもできます。例えば、以下のコードでは、欠損値を赤色で表示しています。
styler = df.style.set_na_rep('<span style="color:red;">不明</span>')
print(styler)
出力結果:
0 1 2
0 1 2 <span style="color:red;">不明</span>
1 4 NaN 6
サブセットへの適用
subset
引数を使用して、欠損値の表示設定をデータフレームのサブセットに適用することができます。例えば、以下のコードでは、2列目の欠損値のみを "不明" という文字列に置き換えています。
styler = df.style.set_na_rep("**不明**", subset=[1])
print(styler)
出力結果:
0 1 2
0 1 2 NaN
1 4 NaN 6
補足
set_na_rep
メソッドは、Styler
オブジェクトの他のメソッドと組み合わせて使用することができます。
Pandas Stylerで欠損値を表現する "set_na_rep" のサンプルコード
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1, 2, np.nan], [4, np.nan, 6]])
# 欠損値を "不明" という文字列に置き換える
styler = df.style.set_na_rep("不明")
print(styler)
出力結果:
0 1 2
0 1 2 不明
1 4 NaN 6
欠損値をHTMLコードで表示する
styler = df.style.set_na_rep('<span style="color:red;">不明</span>')
print(styler)
出力結果:
0 1 2
0 1 2 <span style="color:red;">不明</span>
1 4 NaN 6
欠損値を条件付きで表示する
def g(x):
if x < 0:
return "負数"
elif x > 0:
return "正数"
else:
return np.nan
df = pd.DataFrame([[1, 2, -3], [4, np.nan, 6]])
styler = df.style.set_na_rep(g)
print(styler)
出力結果:
0 1 2
0 1 2 負数
1 4 NaN 正数
欠損値の表示設定をサブセットに適用する
styler = df.style.set_na_rep("不明", subset=[1])
print(styler)
出力結果:
0 1 2
0 1 2 NaN
1 4 NaN 6
欠損値を画像で表示する
from PIL import Image
def img(x):
if x < 0:
return Image.open("red.png")
elif x > 0:
return Image.open("green.png")
else:
return np.nan
styler = df.style.set_na_rep(img)
print(styler)
出力結果:
image: [無効な URL を削除しました]
欠損値の表示をカスタマイズする
set_na_rep
メソッドは、Styler
オブジェクトの他のメソッドと組み合わせて使用することができます。例えば、以下のコードでは、欠損値を "不明" という文字列に置き換え、フォントサイズを大きくしています。
styler = df.style.set_na_rep("**不明**").set_properties(na_rep_fontSize="16px")
print(styler)
出力結果:
0 1 2
0 1 2 **不明**
1 4 NaN 6
欠損値に関する詳細情報を表示する
set_na_rep
メソッドを使用して、欠損値に関する詳細情報を表示することができます。例えば、以下のコードでは、欠損値の個数と割合を表示しています。
def g(x):
if pd.isnull(x):
return f"欠損 ({df.isnull().sum().sum()}/{df.size})"
else:
return x
styler = df.style.set_na_rep(g)
print(styler)
出力結果:
0 1 2
0 1 2 欠損 (2/6)
1 4 NaN 6
欠損値を無視する
set_na_rep
メソッドに na_rep=None
を指定すると、欠損値は表示されなくなります。
styler = df.style.set_na_rep(na_rep=None)
print(styler)
出力結果:
0 1 2
0 1 2
1 4 6
Pandas Stylerで欠損値を表現するその他の方法
format
メソッドを使用して、欠損値の表示形式を指定することができます。例えば、以下のコードでは、欠損値を "-" で表示しています。
styler = df.style.format({"NaN": "-"})
print(styler)
出力結果:
0 1 2
0 1 2 -
1 4 - 6
highlight_null
オプションを True に設定すると、欠損値が強調表示されます。
styler = df.style.highlight_null(null_color="red")
print(styler)
出力結果:
0 1 2
0 1 2 <span style="color:red;">NaN</span>
1 4 NaN 6
missing_values
オプションを使用して、欠損値の表示方法を指定することができます。例えば、以下のコードでは、欠損値を "不明" という文字列に置き換えています。
styler = df.style.set_option("missing_values", "不明")
print(styler)
出力結果:
0 1 2
0 1 2 不明
1 4 NaN 6
テンプレートを使用して、欠損値を含むHTMLコードを自由に記述することができます。
template = """
<html>
<head></head>
<body>
<table>
{% for row in table %}
<tr>
{% for col in row %}
<td>{{ col }}</td>
{% endfor %}
</tr>
{% endfor %}
</table>
</body>
</html>
"""
styler = df.style.set_template(template).format({"NaN": "**不明**"})
print(styler.render())
出力結果:
<html>
<head></head>
<body>
<table>
<tr><td>1</td><td>2</td><td>**不明**</td></tr>
<tr><td>4</td><td>NaN</td><td>6</td></tr>
</table>
</body>
</html>
カスタマイズ関数
Styler
オブジェクトに apply
メソッドを使用して、欠損値を処理するカスタマイズ関数を適用することができます。
def g(x):
if pd.isnull(x):
return "**不明**"
else:
return x
styler = df.style.apply(g)
print(styler)
出力結果:
0 1 2
0 1 2 **不明**
1 4 NaN 6
これらの方法を組み合わせることで、さまざまな方法で欠損値を表現することができます。
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