Добавил:

ivanov666 Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.

Вуз:

Башкирский Государственный Аграрный Университет

Предмет:

[НЕСОРТИРОВАННОЕ]

Файл:

Форматирование таблиц в Pandas. Учебно-методическое пособие

.pdf

Скачиваний:

Добавлен:

07.09.2026

Размер:

1 Мб

Скачать

☆

<<< < Предыдущая 1 23 / 93 4 5 6 7 8 9 > Следующая >>>

Рис. 2.2. Таблица названий цветов

Цвета, представленные на рис. 2.1и 2.2, поддерживаются и при

выделении элементов таблиц. При использовании цветов для выделения элементов таблицы сокращенные названия не используются: вместо r надо писать red и т. д.

Цвет можно задавать и с помощью кодов. Шестнадцатеричный

код цвета состоит из шести символов. Каждая пара значений представляет собой описание одного из компонентов цвета. Это, соответственно, компоненты Red (красный), Green (зеленый) и Blue (Синий). Например, значение #ffffff представляет белый цвет. Если пара значений в описании одного компонента цвета идентична, одно из таких значений можно убрать. Так, в примере с белым цветом его можно было задать так: #FFF. Аналогично цвет #AABBCC идентичен #ABC. При форматировании таблиц этот цвет задается как color='#ABC'.

При использовании цветовой модели RGB (Red, Green, Blue –

красный, зеленый, синий) цвета представляют тремя значениями, описывающими цветовые каналы – соответственно красный, зеленый и синий канал. Каждое из значений можно представить числом, находящимся в диапазоне от 0 до 255, или процентным значением – от 0 до 100 %. В этой модели черный цвет задают так: если три значения равны 0, то получится черный цвет. А если все три цветовых компонента установлены в значение 255, то получится белый. То же самое справедливо и при использовании процентных значений. Примеры задания цвета: color='rgb(0,0,0)', color='rgb(10%,50%,50%)'. Проценты берутся от максимального значения. Последняя запись практически эквивалентна

color='rgb(26,128,128)'.

При описании цветов с использованием цветовой модели RGB

можно, помимо цветовых компонентов, указывать и значение, соответствующее альфа-каналу, которое позволяет управлять непрозрачностью цвета. Для этого используют функцию rgba(). Параметр непрозрачности – число, лежащее в интервале [0, 1]. Запись color='rgba(50,0,0,1)' эквивалентна заданию цвета color='rgb(50,0,0)'. Возможны и такие варианты: color= 'rgb(0 250 0)' или color= 'rgb(0 0 0 / .3)'. В последнем случае задана непрозрачность, которую можно задать и в процентах:

color= 'rgb(0 0 0 / 30%)'.

Таблицу HTML-цветов вместе с их названиями, HEX- и RGB-ко-

дами можно найти, например, на сайте2. Имена цветов в HTML нечувствительны к регистру и могут записываться в любой форме. Следует отметить, что при имеющихся 147 различных ключевых словах с названиями цветов HTML не все цвета в этом списке уникальны. Некоторые имена обозначают один и тот же цвет. Так, например, и grey, и gray обозначают 50-процентный серый цвет #808080, а magenta – это лишь синоним HTML цвета fuchsia и ссылается на шестнадцатеричный код цвета #FF00FF.

Цветовое пространство HSL – это цветовая модель, где цвет созда-

ется с помощью трех составляющих – тона, насыщенности и яркости: hue – цветовой тон (оттенок), saturation – насыщенность, a lightness – яркость. Этим оно отличается от цветового пространства RGB, где любой цвет получается при смешивании трех цветов: зеленого, красного или синего. Обе модели работают только в виртуальных пространствах, поскольку фактически нельзя получить белый цвет, если смешать на бумаге зеленую, красную и синюю краски. Вживую – нет, но на компьютере – да. То же касается и модели HSL.

Hue отвечает за цвет, с которым пользователь будет работать.

За отправную точку разработчики модели предлагают красный, пурпур- ный, синий, лазурный, зеленый, желтый цвета. В конвертерах Capture One Lightroom и Adobe Camera RAW к этому списку добавлен оранжевый.

С помощью параметра saturation можно сделать цвет сочным или

приглушенным. Его используют, чтобы сделать цвет более тусклым, менее заметным, но не менять при этом оттенок. Максимальная насыщенность – цвет сочный, неоновый, а минимальная – цвет серый. Если

HTML ЦВЕТА: сайт. URL: https://colorscheme.ru/html-colors.html

убрать насыщенность из всех цветов на картинке, получится черно-белая фотография.

Lightness – параметр, отвечающий за яркость, за то, насколько

светлым является цвет. Если повысить значение lightness до максимума, то цвет станет чисто-белым, а если уменьшить – то черным: 0 % освещенности – это всегда черный цвет, 100 % – всегда белый. Если нужен яркий, живой цвет, параметр lightness лучше задать равным 50 %, ровно между черным и белым.

В цветовой модели HSL два последних параметра – saturation

и lightness – задаются в процентах. Оттенок – это градус цветового круга. Параметр принимает значения от 0 до 360. При этом 0 (или 360) соответствует красному цвету, 120 – зеленому, 240 – синему. Насыщенность, или интенсивность цвета – это процентное значение от 0 до 100 %. Причем 100 % гарантирует полноцветное изображение, без оттенков серого, 50 % – это 50 % серого. При значении параметра 0 % цвет полностью серый; он становится невидимым. Яркость цвета меняется от 0 до 100 %: 0 % означает отсутствие яркости (темный), 50 % – 50 % яркости, а 100 % – полную яркость. Пример задания цвета в модели HSL: color='hsl(170, 50%, 50%)'.

LCH – это цветовое пространство, обладающее некоторыми пре-

имуществами в сравнении с цветовыми пространствами RGB/HSL, с которыми обычно работают в CSS. LCH нацелен на то, чтобы восприниматься всеми людьми одинаково. Два цвета с равной «освещенностью» должны ощущаться одинаково светлыми. В HSL насыщенность меняется от 0 % (нет насыщенности) до 100 % (полностью насыщенный). А вот LCH не привязан к конкретному цветовому пространству, и не известно, где верхний предел насыщенности, так как он постоянно меняется. С появлением новых мониторов пользователь сможет видеть новые цвета в таких пространствах. LCH будет автоматически способен показывать такие цвета с увеличением значения интенсивности. Значение насыщенности может значительно превышать значение 100 %, т. е. возможен, например, такой вариант: background: lch(50% 500 20).

В цветовой модели LCH параметры задаются в процентах. Значе-

ния первого обычно задают в пределах от 0 до 360 %, остальных – от 0 до 100 %, хотя параметры модели могут и выходить за указанные пределы. При использовании модели можно задавать коэффициент непрозрачности. Примеры использования: color='lch(53 90 0)' или

color='lch(53% 90 0)', color='lch(53% 110% 190 / .7)'.

Цветовая модель OKLCH (Lightness, Chroma, Hue) – новый спо-

соб определять цвета в CSS, обладает многими преимуществами:

1. В отличие от rgb(), OKLCH легко интерпретировать. По задан-

ным значениям параметров цветовой модели oklch() можно без труда определить записанный цвет. По удобству он схож с форматом HSL, но в то же время HSL не передает яркости так, как ее видит человек.

2. OKLCH() лучше подходит для изменения цвета, чем hsl().

Он правильно передает яркость – она не меняется при смене оттенка.

3. Многие современные электронные устройства (например,

от Apple) поддерживают больше цветов, чем старые мониторы sRGB. OKLCH позволяет использовать эти цвета.

В OKLCH(LCH) или OKLCH(LCH/a) яркость (0–100 %) переда-

ется так, как ее видит глаз, в отличие от яркости в HSL(); C – насыщенность, варьируется от серого до наиболее интенсивного оттенка; H – оттенок, угол поворота на цветовом круге (0–360); a – непрозрачность

(0–1 или 0%–100%). Примеры использования: 'oklch(80% 20% 180)', 'oklch(53% 70% 280/.6)', color= 'oklch(80% .2 100)'.

Однако при работе с OKLCH следует помнить, что при задании

значений L, C и H есть риск получить цвет, выходящий за пределы возможностей экрана.

2 . 2 . М е т о д h i g h l i g h t _ n u l l

С помощью метода highlight_null можно выделить желаемым

цветом ячейки таблицы, в которых нет данных. Синтаксис метода:

Styler.highlight_null(color='red', subset=None, props=None)

Параметры метода:

color – строка. Цвет фона, используемый для выделения, по умол-

чанию красный;

subset – метка, объект array-like или IndexSlice. Необязательный па-

раметр, предназначенный для выбора определенных строк и столбцов;

props – строка. Значение по умолчанию – None. Параметр, зада-

ющий свойства CSS, используемые для выделения. Если параметр

props задан, параметр color не используется. Значение параметра props по умолчанию – None.

Пример. Создать датафрейм с одним отсутствующим значением

и закрасить ячейку, содержащую этот элемент. Код программы:

import pandas as pd import numpy as np df=pd.DataFrame({'A':np.linspace(2,10000,4)}) df=pd.concat([df,pd.DataFrame(np.random.randn(4,4), columns= list('BCDE'))], axis=1) df.iloc[0,3]=np.nan df.style.highlight_null(color='pink')

Результат:

В коде был использован лишь один параметр для изменения цвета элементов nan с красного (по умолчанию) на розовый. Можно закрасить отсутствующие значения только в заданных строках и/или столбцах, использовав параметр subset. Применим некоторые свойства к ячейкам, содержащим пропущенные значения. Например, сделаем цвет текста белым и выровняем текст (nan) по центру ячейки, саму ячейку закрасим фиолетовым цветом, уменьшив непрозрачность:

df.style.highlight_null(props='color:white;\ opacity: 90%; background: purple; text-align: center')

Результат:

2.3 . М е т о д ы b a c k g r o u n d _ g r a d i e n t и t e x t _ g r a d i e n t

С помощью метода background_gradient можно создавать тепло-

вые карты.

Синтаксис метода:

Styler.background_gradient(cmap='PuBu', low=0, high=0, axis=0, subset=None, text_color_threshold=0.408, vmin=None, vmax=None, gmap=None)

Параметры метода:

cmap – строка или цветовая карта. Цвет фона определяется в со-

ответствии с данными в каждом столбце, строке, фрейме данных или по заданной карте градиента;

low, high – параметры, позволяющие при их задании при преоб-

разовании цветов не использовать весь диапазон палитры. Обычно значения выбирают из интервала [0, 1], значения по умолчанию – 0;

axis – ось. Указывает область применения: к каждому столбцу

(axis=0 или 'index'), к каждой строке (axis=1 или 'columns'), ко всему датафрейму сразу (axis=None);

subset – метка, объект array-like или IndexSlice. Необязательный па-

раметр, предназначенный для выбора определенных строк и столбцов;

text_color_threshold – число. Порог яркости для определения

цвета текста в интервале [0, 1]. Облегчает видимость текста при различных цветах фона. Весь текст в ячейках темный, если значение равно 0, и светлый – если значение равно 1. При промежуточных значениях между 0 и 1 цвет текста в ячейке подбирается в зависимости от цвета ячейки. Значение по умолчанию – 0.408;

vmin, vmax – число типа float. Минимальное (максимальное) зна-

чение данных соответствует минимальному (максимальному) значению цветовой карты. Если не указано иное, будет использоваться минимальное значение данных (при отсутствии параметра gmap);

gmap – данные типа array-like. Карта градиента для определения

цветов фона. Если параметр не указан, то будут использоваться базовые данные из строк, столбцов или фрейма данных. Если значение задано в виде ndarray или списка, оно должно иметь форму, идентичную форме базовых данных, с учетом оси и параметра subset. Если значение задано с помощью элементов DataFrame или Series, они должны иметь одинаковые метки индексов и столбцов с учетом оси и параметра subset. По умолчанию используется палитра, имеющая голубой оттенок, а ячейки с большими значениями закрашиваются более темными цветами.

Код программы с примером применения метода background_gra-

dient без параметров:

import pandas as pd; import numpy as np df=pd.DataFrame(np.random.randn(4,4), columns= list('BCDE')) df.iloc[0,3]=np.nan df.style.background_gradient()

Результат:

Не обязательно раскрашивать весь набор данных – параметр

subset позволяет ограничить список столбцов для закраски, например, так: df.style.background_gradient(subset=['B', "C"]).

Применим к столбцу С карту градиента, заданную с помощью па-

раметра gmap:

df.style.background_gradient(subset=["C"], gmap=[0, 4, 7, 1])

В этом случае самыми темными цветами будут выделены ячейки второй и первой строк столбца С, а самыми светлыми – ячейки нулевой и третьей строк. Значения столбца С при выборе цвета в этом случае не играют роли. Результат работы кода:

Цветовую карту, установленную по умолчанию, можно изменить:

s = df.style.background_gradient(cmap='RdYlGn_r'); s Результат:

Применим к столбцу С цветовую карту, заданную парамет-

ром cmap. Правила закрашивания ячеек этого столбца зададим парамет- ром gmap. Код программы:

s = df.style.background_gradient(subset=["C"], gmap=[4,4,8,12],cmap='Spectral') s

Выполнив код, получили:

В силу одинаковых значений в списке gmap данные первых двух

строк закрасились одним цветом.

Так можно применить метод background_gradient к одной строке:

df.style.background_gradient(subset=(1,), axis=1)

Результат:

Метод background_gradient принимает аргументы low и high,

например: df.style.background_gradient(cmap='RdYlGn_r', low=.1, high=.8). В этом случае при преобразовании цветов весь диапазон палитры не применяется. Это может помочь в том случае, если при использовании всей палитры текст становится трудночитаемым.

Можно применить к датафрейму оба рассмотренных метода –

background_gradient и highlight_null, ограничив в первом случае диапазон палитры:

df.style.background_gradient(cmap='bwr_r', low=.4, high=0.9) \ .highlight_null('purple')

Результат:

Приведем более сложный пример использования функций стили-

зации таблицы для преобразования исходного датафрейма. Создадим датафрейм с данными о погоде в двух городах Китая. Код программы:

Выполнив код, получили таблицу:

Создадим две функции. Первая из них (temperature_condition) бу-

дет заменять числовые значения температуры вербальными. С помощью второй сформируем объект Styler, в котором создадим заголовок таблицы, изменим стиль вывода даты и с помощью выбранной цветовой шкалы в зависимости от температуры каждую ячейку таблицы закрасим своим цветом. Код создания описанных функций:

import pandas as pd day_weather_df = pd.DataFrame([[11, 6],[19, 13],[25, 19], [29, 23], [30, 25]], index=pd.date_range(start="2022-03-01", freq='M', periods=5), columns=["Пекин", "Гуанчжоу"]) display(day_weather_df) def temperature_condition(v): if v < 15: return "Холодно" elif v < 20: return "Прохладно" elif v < 28: return "Тепло" return "Жарко"

def make_pretty(styler): styler.set_caption("Температурные условия") styler.format(temperature_condition) styler.format_index(lambda v: v.strftime("%B")) styler.background_gradient(axis=None, vmin=0, vmax=35, cmap="YlOrRd") return styler Вывод получившейся таблицы осуществим методом style.pipe: day_weather_df.style.pipe(make_pretty)

Результат выполнения объединенного кода:

В качестве цветовой карты можно выбрать одно из значений:

'Accent', 'Accent_r', 'Blues', 'Blues_r', 'BrBG', 'BrBG_r', 'BuGn', 'BuGn_r', 'BuPu', 'BuPu_r', 'CMRmap', 'CMRmap_r', 'Dark2', 'Dark2_r', 'GnBu', 'GnBu_r', 'Greens', 'Greens_r', 'Greys', 'Greys_r', 'OrRd', 'OrRd_r', 'Oranges', 'Oranges_r', 'PRGn', 'PRGn_r', 'Paired', 'Paired_r', 'Pastel1', 'Pastel1_r', 'Pastel2', 'Pastel2_r', 'PiYG', 'PiYG_r', 'PuBu', 'PuBuGn', 'PuBuGn_r', 'PuBu_r', 'PuOr', 'PuOr_r', 'PuRd', 'PuRd_r', 'Purples', 'Purples_r', 'RdBu', 'RdBu_r', 'RdGy', 'RdGy_r', 'RdPu', 'RdPu_r', 'RdYlBu', 'RdYlBu_r', 'RdYlGn', 'RdYlGn_r', 'Reds', 'Reds_r', 'Set1', 'Set1_r', 'Set2', 'Set2_r', 'Set3', 'Set3_r', 'Spectral', 'Spectral_r', 'Wistia', 'Wistia_r', 'YlGn', 'YlGnBu', 'YlGnBu_r', 'YlGn_r', 'YlOrBr', 'YlOrBr_r', 'YlOrRd', 'YlOrRd_r', 'afmhot', 'afmhot_r', 'autumn', 'autumn_r', 'binary', 'binary_r', 'bone', 'bone_r', 'brg', 'brg_r', 'bwr', 'bwr_r', 'cividis', 'cividis_r', 'cool', 'cool_r', 'coolwarm', 'coolwarm_r', 'copper', 'copper_r', 'cubehelix', 'cubehelix_r', 'flag', 'flag_r', 'gist_earth', 'gist_earth_r', 'gist_gray', 'gist_gray_r', 'gist_heat', 'gist_heat_r', 'gist_ncar', 'gist_ncar_r', 'gist_rainbow', 'gist_rainbow_r', 'gist_stern', 'gist_stern_r', 'gist_yarg', 'gist_yarg_r', 'gnuplot', 'gnuplot2', 'gnuplot2_r',

<<< < Предыдущая 1 23 / 93 4 5 6 7 8 9 > Следующая >>>

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]