Pandas风格的applymap用lambda函数高亮显示重复的内容。

Question

我有一个Pandas数据框架，正在Jupyter笔记本中工作。我想突出显示列对重复的行。下面是一个例子，我想突出显示这些行，因为colB和colC中的值是重复的。

colA = list(range(1,6))
colB = ['aa', 'bb', 'aa', 'cc', 'aa']
colC = [14,3,14,9,12]
colD = [108, 2001, 152, 696, 696]
df = pd.DataFrame(list(zip(colA, colB, colC, colD)), columns =['colA', 'colB', 'colC', 'colD']) 
display(df)

我想突出显示这些行，因为colB和colC的值是重复的。

我试着用这个lambda函数，但它抛出了一个错误（而且只针对一列）。

df.style.applymap(lambda x: 'background-color : yellow' if x[colB].duplicated(keep=False) else '')
TypeError: ("'int' object is not subscriptable", 'occurred at index colA')

谢谢你的帮助

Answer 1

个人认为，我会把问题分成两步，而不是使用一个复杂的lambda函数。我们可以找到所有重复行的索引，然后按索引号高亮显示这些行。另外别忘了，在你的lambda函数中，你应该在返回的内容中使用列表理解。

rows_series = df[['colB','colC']].duplicated(keep=False)
rows = rows_series[rows_series].index.values
df.style.apply(lambda x: ['background: yellow' if x.name in rows else '' for i in x], axis=1)