data=df.style.bar(subset=['金牌数'],vmin=0,vmax=40,color='tomato',align='zero').bar(subset=['银牌数'],vmin=0,vmax=38,color='green',align='zero')\ .bar(subset=['铜牌数'],vmin=0,vmax=35,color='lightblue',align='zero') 输出到excle没有改变
时间: 2023-12-23 20:04:32 浏览: 22
这段代码是将 pandas.DataFrame 中的某些列进行可视化,并返回一个样式化后的 DataFrame,但是它并没有修改原始的 DataFrame。如果你想将样式化后的数据输出到 Excel 文件中,可以使用 pandas.ExcelWriter 和 to_excel 方法,如下所示:
```
# 创建 ExcelWriter 对象
writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='xlsxwriter')
# 将样式化后的数据写入 Excel 文件中
data.to_excel(writer, index=False, sheet_name='Sheet1')
# 保存 Excel 文件
writer.save()
```
注意,上述代码需要安装 xlsxwriter 模块才能使用。如果你没有安装,可以使用 pip install xlsxwriter 命令进行安装。
相关问题
data=df.style.bar(subset=['金牌数'],vmin=0,vmax=40,color='tomato',align='zero').bar(subset=['银牌数'],vmin=0,vmax=38,color='green',align='zero')\ .bar(subset=['铜牌数'],vmin=0,vmax=35,color='lightblue',align='zero') data 输出到excle没有改变
这段代码没有修改原始的 DataFrame,而是对 DataFrame 进行样式化处理。如果你想将样式化后的数据输出到 Excel 文件中,可以使用以下方法:
```
# 创建 ExcelWriter 对象
writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='openpyxl')
# 将样式化后的数据写入 Excel 文件中
data.to_excel(writer, index=False, sheet_name='Sheet1')
# 保存 Excel 文件
writer.save()
```
请注意,这里使用了 `openpyxl` 引擎,如果你没有安装该模块,请使用 `pip install openpyxl` 进行安装。此外,如果你在使用 Jupyter Notebook 等环境中运行这段代码,可能需要在最后添加 `display(data)`,以显示样式化后的 DataFrame。
df = df.dropna()
df = df.dropna()的作用是删除DataFrame中包含NaN的行或列。默认情况下,dropna函数会删除任何含有NaN的行。也就是说,如果一行中的任何一个元素是NaN,那么这一行都会被删除。同样地,如果axis参数设置为1,那么函数会删除任何含有NaN的列。可以通过设置how参数来改变删除的策略。默认情况下,how='any',表示只要一行或一列中有NaN,就会被删除。如果设置how='all',那么只有当一整行或一整列都是NaN时,才会删除。还可以使用thresh参数来指定每一行或每一列至少要含有多少个非NaN值才不会被删除。最后,可以使用subset参数来指定要在哪些列中查找NaN值,只要指定的列中有NaN值,就会删除相应的行。如果设置inplace=True,那么删除操作会直接在原数据上进行,否则会返回一个删除后的副本。所以,执行df = df.dropna()后,DataFrame中所有含有NaN的行都会被删除。