Destaque o valor máximo nas duas últimas colunas em Pandas – Python

Ao trabalhar com dados, muitas vezes é crucial identificar e destacar o valor máximo em colunas específicas em um dataframe do pandas. Em Python, a biblioteca Pandas é amplamente utilizada para manipulação de dados e oferece funções integradas eficientes.

Este artigo se concentra em destacar o valor máximo nas duas últimas colunas de um dataframe do Pandas. Ao utilizar diferentes métodos, podemos localizar e enfatizar rapidamente os valores mais altos em nosso dataframe, o que facilitará a análise e compreensão do conjunto de dados.

Como destacar o valor máximo nas duas últimas colunas do Pandas?

Para destacar o valor máximo nas duas últimas colunas de um dataframe do Pandas, podemos empregar diferentes métodos em Python. Abaixo estão as duas abordagens explicadas usando exemplos de código -

Método 1: usando a propriedade style de um dataframe Pandas

Um método para destacar o valor máximo nas duas últimas colunas de um dataframe do Pandas é utilizar a propriedade style. Acessando o atributo style do dataframe, podemos aplicar a função highlight_max, especificando o subconjunto como as duas últimas colunas. Esta função identifica automaticamente o valor máximo em cada coluna e o destaca. O dataframe estilizado resultante enfatiza visualmente os valores mais altos, facilitando a análise e compreensão dos dados.

Exemplo

import pandas as pd
# Create a sample dataframe
data = {'Column1': [10, 15, 8],
    'Column2': [20, 5, 12],
   'Column3': [7, 18, 9]}

df = pd.DataFrame(data)

# Highlight the maximum values in the last two columns
df_styled = df.style.highlight_max(subset=df.columns[-2:])

# Display the styled dataframe
df_styled

Saída

Este método utiliza a propriedade style de um dataframe Pandas, especificamente a função highlight_max. Ao passar o argumento do subconjunto como df.columns[-2:], especificamos as duas últimas colunas do dataframe. Esta função destaca o valor máximo em cada coluna, tornando-a visualmente distinta.

Método 2: usando formatação condicional

Outra abordagem para destacar o valor máximo nas duas últimas colunas de um dataframe do Pandas é a formatação condicional. Definimos uma função personalizada, destaque_max, que compara cada elemento de uma série com o valor máximo dessa série. A função retorna uma lista de diretivas de estilo, indicando um fundo amarelo para o valor máximo. Ao aplicar esta função usando o método apply e especificando o subconjunto como as duas últimas colunas, obtemos uma formatação condicional que destaca os valores mais altos, auxiliando na análise e compreensão dos dados.

Exemplo

import pandas as pd
# Create a sample dataframe
data = {'Column1': [10, 15, 8],
   'Column2': [20, 5, 12],
   'Column3': [7, 18, 9]}

df = pd.DataFrame(data)

# Define a function to highlight the maximum value
def highlight_max(s):
   is_max = s == s.max()
   return ['background-color: pink' if v else '' for v in is_max]

# Apply the function to the last two columns
df_styled = df.style.apply(highlight_max, subset=df.columns[-2:])

# Display the styled dataframe
df_styled

Nesta abordagem, definimos uma função personalizada chamada destaque_max, que compara cada elemento de uma(s) série(s) com o valor máximo dessa série. A função retorna uma lista de diretivas de estilo, onde o valor máximo é destacado com fundo amarelo. Ao usar a função apply e especificar o subconjunto como df.columns[-2:], aplicamos a formatação condicional apenas às duas últimas colunas.

Esses métodos fornecem diferentes maneiras de destacar os valores máximos nas duas últimas colunas de um dataframe do Pandas. Escolha aquele que atende às suas necessidades e estilo de codificação.

Conclusão

Concluindo, destacar o valor máximo nas duas últimas colunas de um dataframe Pandas é uma abordagem benéfica para compreender e analisar dados. O emprego de técnicas como propriedade de estilo ou formatação condicional nos permite direcionar o foco para os pontos de dados mais importantes.

Consequentemente, podemos reconhecer e examinar prontamente os elementos de dados críticos dentro do conjunto de dados. Seja por meio de formatação personalizada ou de funções integradas, esses métodos fornecem técnicas eficazes para enfatizar os valores máximos, contribuindo assim para uma compreensão aprofundada dos dados e facilitando o processo de tomada de decisão baseada em dados.