Great Tables项目中的单元格样式格式化问题解析
2025-07-03 18:52:29作者:羿妍玫Ivan
在Great Tables项目中,用户在使用tab_style方法对表格进行样式格式化时遇到了一些问题。本文将详细分析这些问题,并提供解决方案。
问题背景
用户在使用Great Tables时,尝试通过tab_style方法实现以下效果:
- 为所有单元格添加黄色边框
- 根据"Risk"列的值设置文本颜色(1为绿色,2或3为红色)
但实际效果中,文本颜色仅应用于第一行且不正确,边框样式完全没有生效。
文本颜色格式化问题
问题分析
用户最初尝试使用如下条件表达式:
rows='Risk'==1
这种写法在Python中会直接比较字符串"Risk"和数字1,结果永远为False。
解决方案
正确的做法是使用lambda函数访问DataFrame列:
rows=lambda df: df['Risk']==1
对于多条件判断,可以使用:
rows=lambda df: (df['Risk']==2) | (df['Risk']==3)
或者使用pandas的isin方法:
rows=lambda df: df['Risk'].isin([2,3])
边框样式问题
问题分析
Great Tables当前版本(0.1.5)尚不支持全局表格边框的样式设置功能。这是一个已知的功能限制。
临时解决方案
目前只能对特定单元格设置边框样式。例如:
.tab_style(
style=gt.style.borders(color='yellow'),
locations=gt.loc.body()
)
完整修正代码
import pandas as pd
import great_tables as gt
df_risk = pd.DataFrame({
'Activity': ['Project Management', 'Forward Works Programme', 'Database Services', 'Condition Data Collection', 'Technical Support'],
'Risk': [1,2,3,1,1]
})
(gt.GT(df_risk)
.tab_style(style=[gt.style.fill(color='white')], locations=gt.loc.body())
.tab_style(style=gt.style.text(color='black'), locations=gt.loc.body(columns='Activity'))
.tab_style(
style=gt.style.text(color='green'),
locations=gt.loc.body(
columns='Risk',
rows=lambda df: df['Risk']==1
)
)
.tab_style(
style=gt.style.text(color='red'),
locations=gt.loc.body(
columns='Risk',
rows=lambda df: df['Risk'].isin([2,3])
)
)
.tab_options(column_labels_hidden=True))
总结
- 在Great Tables中使用条件格式化时,必须使用lambda函数访问DataFrame数据
- 多条件判断需要使用位运算符"|"或isin方法
- 当前版本暂不支持全局表格边框样式设置
- 样式设置需要遵循正确的语法结构
Great Tables团队已将此功能改进列入开发路线图,未来版本将提供更完善的样式设置功能。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
671
156
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217