Pandas 是数据科学家做数据处理时，使用最多的工具。
对比Excel，我们可以发现：Pandas基本可以实现所有的Excel的功能，并且比Excel更方便、简洁，其实很多操作我们在过去的文章中，或多或少都讲述过。
但是在数据框上，完成各种 “条件格式” 的设置，帮助我们更加凸显数据，使得数据的展示更加美观，今天还是头一次讲述。
上图左表展示的是某班级期末考试的成绩数据，我们要利用左表完成如右表的效果展示，需要完成的目标如下：
（1）将“均值”这一列的数值，保留1位小数；
（2）给这份数据，添加一个标题辅助说明“高三(5)班期末考试成绩”，方便我们区分数据；
（3）隐藏索引列（注意最左边！）；
（4）隐藏指定列，有些列我们不作处理，可以不做展示；
（5）将“语文”这一列的数值，依数值大小画条状图；
（6）将“均值”这一列数据最大的值，高亮（highlight）展示；
（7）将“数学”这一列的数值，依数值画一个绿色的colormap；
（8）将整个DataFrame 的空值显示为红色，着重突出；
一行代码即可上述所有操作
用过Pyecharts的朋友可能都知道“链式规则”，在这里我们同样可以采用这种方法，用一行代码就可以实现上述所有的功能。
1. 读取数据
结果如下：
2. 一行代码
df.style.format('{:.1f}',subset='均值').set_caption('高三(5)班期末考试成绩').\
hide_index().hide_columns(['索引']).bar('语文',vmin=0).highlight_max('均值').\
background_gradient('Greens',subset='数学').highlight_null()
结果如下：
使用说明
这个是Pandas0.17.1中的新功能。官方文档中说到：这是一项新功能，正在积极开发中。我们将添加功能，并可能在将来的版本中进行重大更改。
这个方法出现在pandas.formats.style.Styler类中，今天在这里就不详细介绍该方法的原理，大家知道怎么使用就行，后将在后面的文章中为大家慢慢介绍。
上面我们直接一行代码实现所有的功能，如果我们只想实现某一个功能怎么办呢？
df.style.format( )
df.style.set_caption( )
df.style.hide_index( )
df.style.hide_columns( )
df.style.bar( )
df.style.highlight_max( )
df.style.background_gradient( )
df.style.highlight_null( )
好了，今天就为大家介绍到这里，赶紧下去尝试吧！
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