Vamos ver como graduar o mapeamento de cores em colunas específicas de um DataFrame Pandas. Podemos fazer isso usando a função Styler.background_gradient() da classe Styler.

Sintaxe : Styler.background_gradient (cmap = 'PuBu', baixo = 0, alto = 0, eixo = 0, subconjunto = Nenhum)

Parâmetros:  

cmap : str ou colormap (matplotlib colormap)

baixo, alto : flutuante (comprima o intervalo por esses valores.)

eixo : int ou str (1 ou 'colunas' para colunwise, 0 ou 'índice' para rowwise)

subconjunto : IndexSlice (uma fatia válida para os dados para limitar o aplicativo de estilo)

Retorna : self

Abordagem :

• Módulo de importação de Pandas
• Criar DataFrame
• Escolha sabiamente a coluna específica com a função style.background_gradient()
• Exibir DataFrame

Vamos entender com exemplos:

Exemplo 1 :

Crie um DataFrame e gradiente todas as colunas.

# importing pandas module
import pandas as pd
  
# Creating pandas DataFrame
df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, -3, 4, -5, 6],
                   "B": [3, -5, -6, 7, 3, -2],
                   "C": [-4, 5, 6, -7, 5, 4],
                   "D": [34, 5, 32, -3, -56, -54]})
  
# Displaying the original DataFrame
print("Original Array : ")
print(df)
  
# backgroung color mapping
print("\nDataframe - Gradient color:")
df.style.background_gradient()

Saída :

Exemplo 2:

Crie um DataFrame e gradue as colunas específicas

# importing pandas module
import pandas as pd
  
# Creating pandas DataFrame
df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, -3, 4, -5, 6],
                   "B": [3, -5, -6, 7, 3, -2],
                   "C": [-4, 5, 6, -7, 5, 4],
                   "D": [34, 5, 32, -3, -56, -54]})
  
# Displaying the original DataFrame
print("Original Array : ")
print(df)
  
# backgroung color mapping
print("\nDataframe - Gradient color:")
  
# df.style.background_gradient()
df.style.background_gradient(subset='B')

Saída :

Se você quiser mudar outra coluna, então

df.style.background_gradient(subset='D')

Saída : 

,