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Resalte el valor máximo en las dos últimas columnas en Pandas – Python

Cuando se trabaja con datos, a menudo es crucial identificar y resaltar el valor máximo dentro de columnas específicas en un marco de datos de pandas. En Python, la biblioteca Pandas se usa ampliamente para la manipulación de datos y ofrece funciones integradas eficientes.

Este artículo se centra en resaltar el valor máximo en las dos últimas columnas de un marco de datos de Pandas. Al utilizar diferentes métodos, podemos localizar y enfatizar rápidamente los valores más altos en nuestro marco de datos, lo que facilitará el análisis y la comprensión del conjunto de datos.

¿Cómo resaltar el valor máximo en las dos últimas columnas en Pandas?

Para resaltar el valor máximo en las dos últimas columnas de un marco de datos de Pandas, podemos emplear diferentes métodos en Python. A continuación se muestran los dos enfoques explicados mediante ejemplos de código:

Método 1: usar la propiedad de estilo de un marco de datos de Pandas

Un método para resaltar el valor máximo en las dos últimas columnas de un marco de datos de Pandas es utilizar la propiedad de estilo. Al acceder al atributo de estilo del marco de datos, podemos aplicar la función resaltado_max, especificando el subconjunto como las dos últimas columnas. Esta función identifica automáticamente el valor máximo en cada columna y lo resalta. El marco de datos con estilo resultante enfatiza visualmente los valores más altos, lo que facilita el análisis y la comprensión de los datos.

Ejemplo

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

Producción

Este método utiliza la propiedad de estilo de un marco de datos de Pandas, específicamente la función resaltada_max. Al pasar el argumento del subconjunto como df.columns[-2:], especificamos las dos últimas columnas del marco de datos. Esta función resalta el valor máximo en cada columna, haciéndolo visualmente distinto.

Método 2: usar formato condicional

Otro enfoque para resaltar el valor máximo en las dos últimas columnas de un marco de datos de Pandas es el formato condicional. Definimos una función personalizada, resaltado_max, que compara cada elemento de una serie con el valor máximo de esa serie. La función devuelve una lista de directivas de estilo, indicando un fondo amarillo para el valor máximo. Al aplicar esta función usando el método de aplicación y especificando el subconjunto como las dos últimas columnas, logramos un formato condicional que resalta los valores más altos, lo que ayuda en el análisis y la comprensión de los datos.

Ejemplo

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

En este enfoque, definimos una función personalizada llamada resaltado_max, que compara cada elemento en una serie con el valor máximo de esa serie. La función devuelve una lista de directivas de estilo, donde el valor máximo está resaltado con un fondo amarillo. Al utilizar la función aplicar y especificar el subconjunto como df.columns[-2:], aplicamos el formato condicional solo a las dos últimas columnas.

Estos métodos proporcionan diferentes formas de resaltar los valores máximos en las dos últimas columnas de un marco de datos de Pandas. Elija el que se adapte a sus necesidades y estilo de codificación.

Conclusión

En conclusión, resaltar el valor máximo en las dos últimas columnas de un marco de datos de Pandas es un enfoque beneficioso para comprender y analizar datos. El empleo de técnicas como la propiedad de estilo o el formato condicional nos permite centrarnos en los puntos de datos más destacados.

En consecuencia, podemos reconocer y examinar rápidamente los elementos de datos críticos dentro del conjunto de datos. Ya sea mediante formato personalizado o funciones integradas, estos métodos proporcionan técnicas efectivas para enfatizar los valores máximos, contribuyendo así a una comprensión profunda de los datos y facilitando el proceso de toma de decisiones basada en datos.

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