Панды DataFrame в HTML со встроенными стилями вместо CSS - PullRequest
Новая
       16

Панды DataFrame в HTML со встроенными стилями вместо CSS

0 голосов
/ 26 марта 2019

Я пытаюсь отправить панду DataFrame в виде HTML как часть электронного письма. Я пытался использовать что-то вроде 

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({1: [1, 2, 3], 2: [4, 5, 6]})

def style_map(x):
    return 'color: red' if x == 1 else 'color: blue'

styled_df = df.style.applymap(style_map).render()

, а затем добавьте styled_df к оставшемуся HTML. Однако этот метод использует CSS для стилизации таблицы, и результат выглядит следующим образом: 

<style  type="text/css" >
    #T_3627a1a0_4fb7_11e9_9bf9_33657f3526e4row0_col0 {
            color:  red;
        }    #T_3627a1a0_4fb7_11e9_9bf9_33657f3526e4row0_col1 {
            color:  blue;
        }    #T_3627a1a0_4fb7_11e9_9bf9_33657f3526e4row1_col0 {
            color:  blue;
        }    #T_3627a1a0_4fb7_11e9_9bf9_33657f3526e4row1_col1 {
            color:  blue;
        }    #T_3627a1a0_4fb7_11e9_9bf9_33657f3526e4row2_col0 {
            color:  blue;
        }    #T_3627a1a0_4fb7_11e9_9bf9_33657f3526e4row2_col1 {
            color:  blue;
        }</style><table id="T_3627a1a0_4fb7_11e9_9bf9_33657f3526e4" ><thead>    <tr>        <th class="blank level0" ></th>        <th class="col_heading level0 col0" >1</th>        <th class="col_heading level0 col1" >2</th>    </tr></thead><tbody>
                <tr>
                        <th id="T_3627a1a0_4fb7_11e9_9bf9_33657f3526e4level0_row0" class="row_heading level0 row0" >0</th>
                        <td id="T_3627a1a0_4fb7_11e9_9bf9_33657f3526e4row0_col0" class="data row0 col0" >1</td>
                        <td id="T_3627a1a0_4fb7_11e9_9bf9_33657f3526e4row0_col1" class="data row0 col1" >4</td>
            </tr>
            <tr>
                        <th id="T_3627a1a0_4fb7_11e9_9bf9_33657f3526e4level0_row1" class="row_heading level0 row1" >1</th>
                        <td id="T_3627a1a0_4fb7_11e9_9bf9_33657f3526e4row1_col0" class="data row1 col0" >2</td>
                        <td id="T_3627a1a0_4fb7_11e9_9bf9_33657f3526e4row1_col1" class="data row1 col1" >5</td>
            </tr>
            <tr>
                        <th id="T_3627a1a0_4fb7_11e9_9bf9_33657f3526e4level0_row2" class="row_heading level0 row2" >2</th>
                        <td id="T_3627a1a0_4fb7_11e9_9bf9_33657f3526e4row2_col0" class="data row2 col0" >3</td>
                        <td id="T_3627a1a0_4fb7_11e9_9bf9_33657f3526e4row2_col1" class="data row2 col1" >6</td>
            </tr>
    </tbody></table>

, в этом случае стили будут игнорироваться большинством почтовых клиентов.

Мой вопрос: существует ли (простой?) Способ переместить информацию о стиле в атрибуты style= отдельных ячеек?

1 Ответ

4 голосов
/ 26 марта 2019

Один из подходов состоит в том, чтобы объединить собственный стиль Pandas с модулем Python для превращения CSS во встроенные стили (см., Например, этот пост SO ).

Например, используя premailer : 

In [1]: from premailer import transform

In [2]: import pandas as pd
   ...:
   ...: df = pd.DataFrame({1: [1, 2, 3], 2: [4, 5, 6]})
   ...:
   ...: def style_map(x):
   ...:     return 'color: red' if x == 1 else 'color: blue'
   ...:
   ...: styled_df = df.style.applymap(style_map).render()

In [4]: print(transform(styled_df))
<html><head></head><body><table id="T_47851dee_4fbf_11e9_9c6a_f5d370129713"><thead>    <tr>        <th class="blank level0"></th>        <th class="col_heading level0 col0">1</th>        <th class="col_heading level0 col1">2</th>    </tr></thead><tbody>
                <tr>
                        <th id="T_47851dee_4fbf_11e9_9c6a_f5d370129713level0_row0" class="row_heading level0 row0">0</th>
                        <td id="T_47851dee_4fbf_11e9_9c6a_f5d370129713row0_col0" class="data row0 col0" style="color:red">1</td>
                        <td id="T_47851dee_4fbf_11e9_9c6a_f5d370129713row0_col1" class="data row0 col1" style="color:blue">4</td>
            </tr>
            <tr>
                        <th id="T_47851dee_4fbf_11e9_9c6a_f5d370129713level0_row1" class="row_heading level0 row1">1</th>
                        <td id="T_47851dee_4fbf_11e9_9c6a_f5d370129713row1_col0" class="data row1 col0" style="color:blue">2</td>
                        <td id="T_47851dee_4fbf_11e9_9c6a_f5d370129713row1_col1" class="data row1 col1" style="color:blue">5</td>
            </tr>
            <tr>
                        <th id="T_47851dee_4fbf_11e9_9c6a_f5d370129713level0_row2" class="row_heading level0 row2">2</th>
                        <td id="T_47851dee_4fbf_11e9_9c6a_f5d370129713row2_col0" class="data row2 col0" style="color:blue">3</td>
                        <td id="T_47851dee_4fbf_11e9_9c6a_f5d370129713row2_col1" class="data row2 col1" style="color:blue">6</td>
            </tr>
    </tbody></table></body></html>
...