Html 如何在Pandas <1.4 中隐藏索引级别

pandas 1.3.5中有几个选项，尽管这是一个不需要使用1.4.0中可用的hide函数的简单操作.

Removing Index Levels >= 1

由于在多索引中使用了行跨度，nth-child在此不起作用.但是，我们可以利用样式器添加的默认CSS类:

• 索引和列名包括index_name和level<k>，其中k是其在多索引中的级别

• 索引标签单元格包括

  • row_heading
  • row<n>，其中n是行的数字位置
  • level<k>，其中k是多索引中的级别

• 列标签单元格包括

  • col_heading
  • col<n>，其中n是列的数字位置
  • level<k>，其中k是多索引中的级别

因此，我们可以简单地排除CSS Select 器.level2:not(.col_heading)，其中n是我们想要隐藏的任何级别(level0需要稍微修改).我们需要排除col\u标题，以便不删除任何列标题.

此外，我们还需要删除blank个级别中的一个，以便顶层对齐.我采取了简单的方法，并 Select 删除每行的第一个空格.

Note: This is not a durable solution and will be impacted by structure changes like MultiIndex columns.

下面是一个使用样式隐藏level 2的示例

hide_column_styles = [
    {
        # Remove all row values associated with level2
        'selector': f'th.level2:not(.col_heading)',
        'props': [('display', 'none')]
    },
    {
        # Remove the first th in each row if it is .blank
        'selector': 'thead th:first-child.blank',
        'props': [('display', 'none')]
    }
]

# Basic border
border_styles = [{
    'selector': '',
    'props': [('border-collapse', 'collapse')]
}, {
    'selector': 'table, th, td',
    'props': [('border', '1px solid black')]
}]
(
    data.reset_index()
        .set_index(["Ex Date", "Portfolio", "index"])
        .style
        .apply(multi_highlighter, range_colors=range_colors, axis=1)
        .set_table_styles([*hide_column_styles, *border_styles])
)

正在删除索引级别0

如果试图删除level0，我们只需要隐藏level0:

hide_column_styles = [
    {
        # Remove all values associated with level0 (including the first header row)
        'selector': f'th.level0:not(.col_heading)',
        'props': [('display', 'none')]
    }
]

第一个索引列将具有类.level0和隐藏，无需额外的 Select 器:

<tr>
  <th class="blank">&nbsp;</th>
  <th class="blank">&nbsp;</th>
  <th class="blank level0">&nbsp;</th> <!-- This will match and be hidden -->
  <th class="col_heading level0 col0">Position</th>
  <th class="col_heading level0 col1">Strike</th>
</tr>

隐藏不影响多索引唯一性的级别

如果删除级别后索引级别将保持唯一，则只需删除droplevel即可删除索引before创建样式器:

例如，下面是通过删除级别0来删除级别0的示例.

n = 0  # level to drop
(
    data
        .reset_index()
        .set_index(["Ex Date", "Portfolio", "index"])
        .droplevel(level=n)  # Drop level from DataFrame
        .style
        .apply(multi_highlighter, range_colors=range_colors, axis=1)
        .set_table_styles([
        {
            'selector': 'table, th, td',
            'props': [('border', '1px solid black')]
        }
    ])
)

注意:只有当多重索引是唯一的after级别被删除时，这才有效

如果某个级别被删除，导致非唯一的多索引(如级别2)，则在使用Styler.apply或Styler.applymap时会出现关键错误:

KeyError:"Styler.apply和.applymap与非唯一索引或列不兼容."

Pandas 1.4.0及更新版本

为了让这个问题的future 读者非常清楚，这是1.4.0之前版本的一个变通方法.使用hide函数更简单，解决方案比CSS Select 器更耐用:

n = 2  # level to drop
border_styles = [{
    'selector': '',
    'props': [('border-collapse', 'collapse')]
}, {
    'selector': 'table, th, td',
    'props': [('border', '1px solid black')]
}]

(
    data
        .reset_index()
        .set_index(["Ex Date", "Portfolio", "index"])
        .style
        .apply(multi_highlighter, range_colors=range_colors, axis=1)
        .hide(axis=0, level=n)
        .set_table_styles(border_styles)
)