У меня есть df следующим образом:
a b c d
NaN NaN NaN 14.534883720930232
NaN NaN NaN 76.30813953488372
23.837209302325583 6.8313953488372094 5.959302325581396 12.5
5.377906976744186 4.215116279069767 6.8313953488372094 13.80813953488372
8.13953488372093 8.13953488372093 5.523255813953488 1.0174418604651163
2.0348837209302326 11.19186046511628 2.616279069767442 1.8895348837209303
30.377906976744185 7.122093023255814 6.104651162790698 57.70348837209303
2.4709302325581395 1.1627906976744187 1.1627906976744187 2.9069767441860463
1.8895348837209303 5.087209302325581 2.0348837209302326 16.424418604651162
10.465116279069768 5.523255813953488 2.4709302325581395 1.308139534883721
3.633720930232558 4.069767441860465 0.7267441860465116 13.953488372093023
7.412790697674419 8.575581395348838 9.30232558139535 42.151162790697676
32.122093023255815 9.30232558139535 4.215116279069767 2.0348837209302326
Я хотел бы знать, есть ли способ df ячеек в зависимости от порогового условия.
Я хочураскрасить значения, которые больше 10, в красный цвет, а те, которые меньше 10, в зеленый. И NaNs как черный.
Есть ли способ сделать это?
Я пытался сделать:
def color_negative_red(value):
if value < 10:
color = 'green'
elif value >= 10:
color = 'red'
else:
color = 'black'
return 'color: %s' % color
df.style.applymap(color_negative_red)
Но это не работает.
Есть предложения?