streamlit中st.dataframe()如何将dataframe的边框改为橙色

可以使用 `st.dataframe()` 的 `style` 参数来设置 DataFrame 的样式，进而改变边框颜色。具体实现方法如下所示：

import streamlit as st
import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
})

# 设置边框颜色为橙色
style = {'border': '2px solid orange'}

# 使用 st.dataframe() 显示 DataFrame，并设置样式
st.dataframe(df.style.set_properties(**{'border': '2px solid orange'}))

在上述代码中，我们首先创建了一个 DataFrame，然后使用 `set_properties()` 方法将边框颜色设置为橙色，并将其作为参数传递给 `st.dataframe()` 的 `style` 参数中，从而实现了将 DataFrame 的边框改为橙色的效果。

相关问题

dataframe 将表里的空改为NAN

可以使用 pandas 库中的 `fillna()` 函数来将 DataFrame 中的空值替换为 NaN。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
data = {'A': [1, 2, None, 4, 5],
        'B': [None, 2, 3, None, 5],
        'C': [1, 2, 3, 4, None]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将表中的空值替换为 NaN
df.fillna(pd.NA, inplace=True)

print(df)

运行上述代码后，DataFrame 中的空值将被替换为 NaN。

将DataFrame中数据类型改为fload

可以使用 `DataFrame.astype()` 方法将 DataFrame 中的数据类型转换为 float。例如，将 DataFrame `df` 中的所有列转换为 float 类型：

df = df.astype(float)

如果只需要将特定列转换为 float 类型，可以使用 `DataFrame['column_name'].astype(float)` 方法。例如，将 DataFrame `df` 中的列 `column1` 转换为 float 类型：

df['column1'] = df['column1'].astype(float)