pandas Tricks_14👉🏻 'styling a dataframe' (Kevin by DataSchool)

🤳 저번 pandas tricks 시간에는 display 형태를 어떻게 보이게 할 것인지에 대해 배웠었다. 좀 더 flexible한 강력한 dataframe styling에 대해 알아보려 한다!

 

→ pandas에는 이미 주어진 dataframe 또는 series를 CSS를 이용하여 cutomized된, 다양한 디자인 + 표시 옵션을 제공해준다. 

① dictionary 형태로 format에 원하는 column명과 바뀔 style을 지정한 여러 pair들을 집어넣을 수 있다

② dataframe 전체에서 적용시키는 여러 method들을 집어넣을 수 있다

(예를 들면 hide_index() 라던가 set_caption(), bar() 등등)

 

pandas Tricks_13👉🏻 'change display options' (Kevin by DataSchool)

 

🤹🏿‍♂️ 관련 docu 🤹🏿‍♂️

.formats.style.Styler() docu

https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.io.formats.style.Styler.html

 

- 이번에도 어김없이 titanic 예제 -

 

① 먼저 인자에 집어넣을 format_dict 형태를 만들어 각 세부 column별 어떻게 표현할 지 설정한다

 

format_dict = {'age': '{:.0f}', #나이는 자연수로
               'fare': '${:.3f}',
               'class': lambda x:x.lower()
}

 

② 직접 dataframe.style.format()이후에 chaining method로 집어넣을 여러 method를 갖다 붙임

 

(titanic.style.format(format_dict)
 .hide(axis='index')
 .background_gradient(subset ='fare', cmap='YlOrBr')
 .highlight_max('pclass', color='yellow')
 .highlight_null(subset = 'age', null_color='black')
 .bar('age', color='lightyellow', align='zero')
 .set_caption('Titanic Passengers data')
)

 

- 완성! -

 

 

→ age는 정수형, fare는 앞에 $를 붙이고 소수점 셋째 자리까지 표현, class는 모든 문자 소문자형으로 바꿈 (dict 형태로 집어넣음)

→ hide로 index column은 display 안하게 설정

→ background_gradient로 fare가 높을수록 좀 더 진한 노란색으로 표현

→ highlight_max로 pclass 제일 낮은 등급(숫자로는 높은게 여기서는 제일 낮은 등급)은 노란색 색칠

→ highlight_null로 age가 표시되지 않은 승객은 검정색 배경

→ bar로 age 적고 많음을 뒷배경 색깔 길이로 표현

→ set_caption으로 해당 dataframe의 설명을 위에 붙임

 

- 이 외에도 정말 많은 설정 option들이 있으므로 위 docu()에서 들어가 입맛에 맞게 display해보자! -

 

※ 실제 data를 internally하게 바꾸지는 못하지만, ①EDA과정에서 직관적으로 data를 이해하는 과정, ②발표자의 입장에서 좀 더 설득력있 있는, 전달력 있게 설명을 전달하는 과정 - 이 두 과정을 위해 styling은 적재적소로 쓰일 수 있음 ※

 

* 출처1) https://towardsdatascience.com/style-pandas-dataframe-like-a-master-6b02bf6468b0

* 출처2) https://www.youtube.com/watch?v=RlIiVeig3hc