您如何将熊猫格式应用于导出的excel文件（特别是试图填充空白单元格）

Question

我正在尝试构建代码，以从数据帧中提取数据，应用特定的标头并删除冗余的标头，然后使用要放置在标题下的数据，然后按顺序用纯色填充空白突出显示它们进行分析，然后将它们导出到新的excel文件中以进行传播。

我已经尝试过应用颜色，我已经在CSS中定义了颜色，我已经尝试了格式化，但问题是，尽管似乎在IDE中应用了该格式，但它并没有转换为导出的Excel文件。

import pandas as pd
from pandas.io.formats.style import Styler
import xlsxwriter
from io import BytesIO
from flask import Flask, send_file
emt = pd.read_excel(r'C:\Users\okelly\Python Project\excel input file.xlsx', header=[0,1])# this adds the parameter into the heading allowing a search of it

#this part works
M_cols = [col for col in emt.columns if 'M' in col]
#this identifies all colums wiht M in thier subheading which is a mandoatory heading and seperates it from three other classes of headings

new_data=pd.DataFrame(emt, columns=M_cols)
#this command pulls the data and sets the list m-cols as the headers 

#this code hopefully applies a highlight to hte code in order to allow it to be anaslied
def highlight_null(val):
 if val == 'none':
      color = 'yellow'
  else : color = 'white'
 return 'background-color: %s' % color

result.style.apply(highlight_null)



result.to_excel('output1.xlsx', engine='xlsxwriter')

似乎没有错误出现，并且确实生成了excel文件，但是该文件没有格式

Answer 1

据我了解：假设数据框像：

df=pd.util.testing.makeMissingDataframe(density=0.5).head().reset_index(drop=True)
df.columns=['M1','A','B','M2']
print(df)

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         M1         A         B        M2
0 -0.877957       NaN -2.374154 -0.585370
1       NaN       NaN       NaN       NaN
2       NaN  0.272616  0.011746 -0.344501
3       NaN       NaN       NaN       NaN
4  1.478556       NaN       NaN -0.685351

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您可以尝试使用以下功能：

M_cols = [col for col in df.columns if 'M' in col]
#['M1', 'M2']
def myfunc(x):
    c1='background-color: red'
    c2=''
    d_f= pd.DataFrame(np.where(x.isnull(),c1,c2),columns=x.columns,index=x.index)
    return d_f
df.style.apply(myfunc, subset=pd.IndexSlice[:, M_cols],axis=None)

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输出：