df.style.background_gradient(cmap, axis=1).set_properties(**{'max-width': '80px', 'font-size': '1pt'})\

这段代码的作用是将DataFrame中每一行的数据根据colormap指定的颜色进行渐变着色，并且设置每列的最大宽度为80像素，字体大小为1pt。其中cmap是colormap，axis=1表示按行进行渐变着色。set_properties是设置DataFrame中的单元格属性，**{'max-width': '80px', 'font-size': '1pt'}表示设置最大宽度和字体大小的属性字典。

相关问题

解释这行代码df.corr().style.background_gradient(cmap='coolwarm').set_precision(2)

这行代码的作用是使用Pandas库中的`corr()`函数计算DataFrame（df）中的列之间的相关系数，并将结果以热力图的形式进行可视化。

首先，`df.corr()`将DataFrame中的列进行两两之间的相关性计算，得到一个相关系数矩阵。

然后，`.style.background_gradient(cmap='coolwarm')`是将热力图的颜色设置为'coolwarm'色彩映射。这意味着相关系数较低的区域将以冷色调（蓝色）表示，相关系数较高的区域将以暖色调（红色）表示。

最后，`.set_precision(2)`用于设置热力图中相关系数的精度为小数点后两位。

整体来说，这行代码的目的是将DataFrame中的相关系数计算结果以热力图的形式进行可视化，并且使用不同的颜色来表示不同的相关程度。

pd.DataFrame(user.groupby(['city_num'])['result'].value_counts()).style.background_gradient(cmap='summer_r')什么意思

这段代码的作用是对一个名为 `user` 的 DataFrame 进行分组操作，按照 `city_num` 列进行分组，并统计每个分组中 `result` 列中各个取值出现的次数。然后将结果用 Pandas 提供的 `style.background_gradient()` 方法进行颜色渐变处理，使得结果更加易读。

具体来说，`style.background_gradient(cmap='summer_r')` 会返回一个带有渐变颜色的 DataFrame 对象，其中颜色的深浅程度表示该单元格中的数值大小，而颜色的具体选择则由 `cmap` 参数控制，这里使用的是 `summer_r` 色彩映射表，表示从浅绿色到深红色的颜色渐变。