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│ │ │ │ "04d": 2189, │ │ │ │ │ "04t00": 2259, │ │ │ │ │ @@ -2790,14 +2791,15 @@ │ │ │ │ │ "052075": 2199, │ │ │ │ │ "052440e": 2203, │ │ │ │ │ "052533": 2190, │ │ │ │ │ "052580": 2195, │ │ │ │ │ "052599": 2187, │ │ │ │ │ "052607": 2199, │ │ │ │ │ "052721": 2217, │ │ │ │ │ + "053": 2193, │ │ │ │ │ "0530": 2244, │ │ │ │ │ "053136": 2192, │ │ │ │ │ "053365": [180, 761], │ │ │ │ │ "053434": 2199, │ │ │ │ │ "053785": 2217, │ │ │ │ │ "053897": 2195, │ │ │ │ │ "054001": 2190, │ │ │ │ │ @@ -2808,14 +2810,15 @@ │ │ │ │ │ "055473": 2233, │ │ │ │ │ "055556": [62, 103, 104, 124, 168, 170, 171, 180, 197, 202, 204, 213, 214, 215, 218, 219, 220, 242, 243, 272, 761], │ │ │ │ │ "055758": 2197, │ │ │ │ │ "0558": 2203, │ │ │ │ │ "056443": 2190, │ │ │ │ │ "056780": 2209, │ │ │ │ │ "056909": 2209, │ │ │ │ │ + "057": 2193, │ │ │ │ │ "057072": 2199, │ │ │ │ │ "057737": [2206, 2233], │ │ │ │ │ "057825": 2199, │ │ │ │ │ "057974": 2255, │ │ │ │ │ "0582": 2202, │ │ │ │ │ "0582158": 2202, │ │ │ │ │ "058431": 2190, │ │ │ │ │ @@ -2936,15 +2939,14 @@ │ │ │ │ │ "076693": 2199, │ │ │ │ │ "077118": [2185, 2195, 2212], │ │ │ │ │ "077144": 2204, │ │ │ │ │ "077324": 2195, │ │ │ │ │ "077692": 2203, │ │ │ │ │ "078638": [2186, 2197, 2202, 2203], │ │ │ │ │ "078718": 2197, │ │ │ │ │ - "079": 2193, │ │ │ │ │ "079150": 2186, │ │ │ │ │ "079307": 12, │ │ │ │ │ "079529": 2199, │ │ │ │ │ "079587": 2228, │ │ │ │ │ "0797": 2202, │ │ │ │ │ "079913": 2190, │ │ │ │ │ "079915": 2193, │ │ │ │ │ @@ -3057,40 +3059,40 @@ │ │ │ │ │ "0bac803e32dc42ae83fddfd029cbdebc": 2199, │ │ │ │ │ "0d501c078554": [13, 15], │ │ │ │ │ "0dac417a4890": 2201, │ │ │ │ │ "0de747740af": 14, │ │ │ │ │ "0em": 2206, │ │ │ │ │ "0th": [22, 248, 880, 1184, 2197, 2233], │ │ │ │ │ "0x7efd0c0b0690": 2, │ │ │ │ │ - "0x7fb708ef60d0": 2228, │ │ │ │ │ - "0x7fb710b85760": 2210, │ │ │ │ │ - "0x7fb710bade50": 2210, │ │ │ │ │ - "0x7fb710bbc100": 2210, │ │ │ │ │ - "0x7fb7115d60d0": 2209, │ │ │ │ │ - "0x7fb7183b5820": 2210, │ │ │ │ │ - "0x7fb7187847f0": 2244, │ │ │ │ │ - "0x7fb7196ca730": 2199, │ │ │ │ │ - "0x7fb7197758b0": 2199, │ │ │ │ │ - "0x7fb71f84d2b0": 2197, │ │ │ │ │ - "0x7fb720e67a60": 2195, │ │ │ │ │ - "0x7fb720f27190": 2185, │ │ │ │ │ + "0x7f4ae9e76970": 2228, │ │ │ │ │ + "0x7f4aeba89bb0": 2210, │ │ │ │ │ + "0x7f4aebab5730": 2210, │ │ │ │ │ + "0x7f4aebab59a0": 2210, │ │ │ │ │ + "0x7f4af05090d0": 2209, │ │ │ │ │ + "0x7f4af3454eb0": 2210, │ │ │ │ │ + "0x7f4af96880d0": 2244, │ │ │ │ │ + "0x7f4afa69c040": 2199, │ │ │ │ │ + "0x7f4afa703760": 2199, │ │ │ │ │ + "0x7f4b01e15c70": 2197, │ │ │ │ │ + "0x7f4b01e398b0": 2195, │ │ │ │ │ + "0x7f4b01e3d220": 2185, │ │ │ │ │ "100": [2, 12, 26, 61, 91, 106, 113, 127, 130, 136, 155, 158, 173, 190, 200, 205, 210, 211, 231, 298, 337, 351, 352, 434, 578, 589, 590, 622, 656, 709, 717, 783, 789, 790, 1309, 1327, 1334, 1369, 1380, 1395, 1410, 1411, 1419, 2185, 2186, 2187, 2189, 2190, 2192, 2193, 2194, 2195, 2197, 2199, 2200, 2201, 2202, 2203, 2204, 2206, 2207, 2208, 2209, 2210, 2216, 2218, 2220, 2221, 2223, 2224, 2228, 2229, 2230, 2233, 2239, 2240, 2244, 2247], │ │ │ │ │ "1000": [3, 12, 20, 21, 24, 25, 28, 96, 136, 189, 191, 192, 434, 717, 768, 769, 770, 873, 1154, 1158, 1379, 1388, 1390, 1419, 2185, 2186, 2187, 2189, 2190, 2193, 2195, 2199, 2205, 2206, 2209, 2210, 2218, 2221, 2227, 2228, 2233, 2236, 2244, 2247, 2259], │ │ │ │ │ "10000": [190, 1408, 2186, 2199, 2201, 2205, 2209, 2218, 2226, 2264], │ │ │ │ │ "100000": [1311, 2199, 2201, 2209], │ │ │ │ │ "1000000": [139, 2199, 2226], │ │ │ │ │ "1000x5": 2205, │ │ │ │ │ "1001": [2186, 2195, 2204], │ │ │ │ │ "100123": 2223, │ │ │ │ │ "100230": 2185, │ │ │ │ │ "1003": [26, 2204], │ │ │ │ │ "1007": 2204, │ │ │ │ │ "100780": 2187, │ │ │ │ │ "1009": [13, 14, 15, 2199, 2204, 2233], │ │ │ │ │ - "101": [205, 783, 2185, 2186, 2187, 2189, 2190, 2192, 2195, 2197, 2199, 2200, 2201, 2202, 2203, 2204, 2207, 2208, 2209, 2210, 2216, 2220, 2228, 2229, 2230, 2233, 2244], │ │ │ │ │ + "101": [205, 783, 2185, 2186, 2187, 2189, 2190, 2192, 2193, 2195, 2197, 2199, 2200, 2201, 2202, 2203, 2204, 2207, 2208, 2209, 2210, 2216, 2220, 2228, 2229, 2230, 2233, 2244], │ │ │ │ │ "1010": [13, 14, 15, 2199, 2204, 2233], │ │ │ │ │ "1011": [13, 14, 15, 2199, 2233], │ │ │ │ │ "1013": 23, │ │ │ │ │ "101401": 2203, │ │ │ │ │ "1015": 2204, │ │ │ │ │ "1016": 2204, │ │ │ │ │ "101684": 2186, │ │ │ │ │ @@ -3129,15 +3131,15 @@ │ │ │ │ │ "10457": 2201, │ │ │ │ │ "1046": [2185, 2187, 2204], │ │ │ │ │ "104677": 12, │ │ │ │ │ "104699": 2228, │ │ │ │ │ "1047": 2204, │ │ │ │ │ "1048": 2204, │ │ │ │ │ "104803": 2195, │ │ │ │ │ - "105": [2185, 2186, 2187, 2189, 2190, 2192, 2195, 2197, 2199, 2200, 2201, 2203, 2206, 2207, 2208, 2209, 2210, 2216, 2218, 2220, 2228, 2230, 2233, 2244, 2269], │ │ │ │ │ + "105": [2185, 2186, 2187, 2189, 2190, 2192, 2193, 2195, 2197, 2199, 2200, 2201, 2203, 2206, 2207, 2208, 2209, 2210, 2216, 2218, 2220, 2228, 2230, 2233, 2244, 2269], │ │ │ │ │ "1051201": 2204, │ │ │ │ │ "105381": [2185, 2212], │ │ │ │ │ "1054102": 2204, │ │ │ │ │ "105469": 2214, │ │ │ │ │ "105563": 2199, │ │ │ │ │ "105758": 2187, │ │ │ │ │ "106": [24, 2185, 2186, 2187, 2189, 2190, 2192, 2195, 2197, 2199, 2200, 2201, 2203, 2207, 2208, 2209, 2210, 2216, 2218, 2220, 2228, 2230, 2233, 2244], │ │ │ │ │ @@ -3339,15 +3341,15 @@ │ │ │ │ │ "126504": 2201, │ │ │ │ │ "126549": 2185, │ │ │ │ │ "126605": 12, │ │ │ │ │ "126970": [2222, 2226], │ │ │ │ │ "127": [2185, 2186, 2187, 2189, 2192, 2195, 2197, 2199, 2200, 2201, 2203, 2204, 2207, 2209, 2210, 2223, 2225, 2229, 2230, 2233], │ │ │ │ │ "127029": 2233, │ │ │ │ │ "127833": 2190, │ │ │ │ │ - "128": [165, 912, 2185, 2186, 2187, 2189, 2192, 2193, 2194, 2195, 2197, 2199, 2200, 2201, 2203, 2204, 2207, 2209, 2210, 2220, 2223, 2228, 2230, 2233, 2244, 2247, 2269], │ │ │ │ │ + "128": [165, 912, 2185, 2186, 2187, 2189, 2192, 2194, 2195, 2197, 2199, 2200, 2201, 2203, 2204, 2207, 2209, 2210, 2220, 2223, 2228, 2230, 2233, 2244, 2247, 2269], │ │ │ │ │ "128135": 2195, │ │ │ │ │ "128491": 2203, │ │ │ │ │ "128743": 2203, │ │ │ │ │ "128753": 2195, │ │ │ │ │ "128907": 2187, │ │ │ │ │ "129": [2185, 2186, 2187, 2189, 2192, 2195, 2197, 2199, 2200, 2201, 2203, 2207, 2209, 2210, 2212, 2223, 2230, 2233], │ │ │ │ │ "129149": 2190, │ │ │ │ │ @@ -3459,39 +3461,39 @@ │ │ │ │ │ "1391": [13, 14, 15, 2199, 2233], │ │ │ │ │ "139168": 2197, │ │ │ │ │ "139348": 2209, │ │ │ │ │ "139505": 2195, │ │ │ │ │ "139606": 2187, │ │ │ │ │ "139683": 2233, │ │ │ │ │ "139796": 2199, │ │ │ │ │ + "139959757729424": 2244, │ │ │ │ │ + "139959978499008": 2244, │ │ │ │ │ + "139961021921552": 2236, │ │ │ │ │ + "139961021921584": 2236, │ │ │ │ │ + "139961021921616": 2236, │ │ │ │ │ "139976": 2187, │ │ │ │ │ "140": [211, 790, 2185, 2186, 2187, 2189, 2195, 2197, 2199, 2200, 2201, 2203, 2209, 2210, 2229, 2230], │ │ │ │ │ "14000": [2186, 2218], │ │ │ │ │ "140069": 2227, │ │ │ │ │ "140296": 2190, │ │ │ │ │ - "140424283802240": 2244, │ │ │ │ │ - "140424361164112": 2244, │ │ │ │ │ - "140425399523600": 2236, │ │ │ │ │ - "140425399523632": 2236, │ │ │ │ │ - "140425399523664": 2236, │ │ │ │ │ "1408": [2197, 2229], │ │ │ │ │ "140850": 2199, │ │ │ │ │ "140857": 2201, │ │ │ │ │ "140998": 2199, │ │ │ │ │ "140t": 2209, │ │ │ │ │ "141": [2185, 2186, 2187, 2189, 2192, 2195, 2197, 2199, 2200, 2201, 2203, 2209, 2210, 2229, 2230], │ │ │ │ │ "141185": 12, │ │ │ │ │ "141295": 2197, │ │ │ │ │ "141361": 2214, │ │ │ │ │ "1415": [2203, 2255], │ │ │ │ │ "1416": [13, 14, 15, 2199, 2233], │ │ │ │ │ "1417": [13, 14, 15, 2199, 2233], │ │ │ │ │ "1418": [13, 14, 15, 2199, 2233], │ │ │ │ │ "141809": 2212, │ │ │ │ │ - "142": [2185, 2186, 2187, 2189, 2195, 2197, 2199, 2200, 2201, 2203, 2206, 2209, 2210, 2230], │ │ │ │ │ + "142": [2185, 2186, 2187, 2189, 2193, 2195, 2197, 2199, 2200, 2201, 2203, 2206, 2209, 2210, 2230], │ │ │ │ │ "1420043460": 2229, │ │ │ │ │ "142856": 2216, │ │ │ │ │ "142903": 2190, │ │ │ │ │ "142913": 2190, │ │ │ │ │ "143": [2185, 2186, 2187, 2189, 2195, 2197, 2199, 2200, 2201, 2203, 2206, 2209, 2210, 2230], │ │ │ │ │ "143539": 2199, │ │ │ │ │ "143608": [2186, 2203], │ │ │ │ │ @@ -3588,15 +3590,14 @@ │ │ │ │ │ "157892": [12, 2186, 2187, 2197, 2199, 2201, 2202, 2203, 2213, 2214, 2216, 2217, 2233, 2239, 2262], │ │ │ │ │ "1578922506419993": 2199, │ │ │ │ │ "158": [2186, 2187, 2189, 2193, 2195, 2197, 2199, 2201, 2209, 2210, 2254], │ │ │ │ │ "158091": 12, │ │ │ │ │ "158131": 2187, │ │ │ │ │ "158248": 2203, │ │ │ │ │ "1583": 1736, │ │ │ │ │ - "1584": 2193, │ │ │ │ │ "158484": 2204, │ │ │ │ │ "1589": 2205, │ │ │ │ │ "1589328886422277": 2205, │ │ │ │ │ "159": [2186, 2187, 2189, 2195, 2197, 2199, 2201, 2209, 2210], │ │ │ │ │ "159200": 2187, │ │ │ │ │ "159236": 24, │ │ │ │ │ "159342": 2192, │ │ │ │ │ @@ -3736,15 +3737,15 @@ │ │ │ │ │ "1799": 2192, │ │ │ │ │ "17min": [211, 337, 790, 2209, 2269], │ │ │ │ │ "17t": [211, 337, 790, 2209, 2269], │ │ │ │ │ "180": [62, 103, 104, 124, 168, 170, 171, 197, 202, 204, 213, 214, 215, 218, 219, 220, 242, 243, 272, 2186, 2187, 2189, 2195, 2197, 2199, 2209, 2210, 2233], │ │ │ │ │ "181": [13, 14, 15, 62, 103, 104, 124, 168, 170, 171, 197, 202, 204, 213, 214, 215, 218, 219, 220, 242, 243, 272, 2186, 2187, 2189, 2193, 2195, 2197, 2199, 2209, 2210, 2233], │ │ │ │ │ "181231": 2195, │ │ │ │ │ "181568": 2203, │ │ │ │ │ - "182": [13, 14, 15, 174, 177, 2186, 2187, 2189, 2195, 2197, 2199, 2209, 2210, 2233], │ │ │ │ │ + "182": [13, 14, 15, 174, 177, 2186, 2187, 2189, 2193, 2195, 2197, 2199, 2209, 2210, 2233], │ │ │ │ │ "182230": 2255, │ │ │ │ │ "182832": 2186, │ │ │ │ │ "182879": 2187, │ │ │ │ │ "182937": [2186, 2192, 2197], │ │ │ │ │ "183": [13, 14, 15, 2186, 2187, 2189, 2195, 2197, 2199, 2209, 2210, 2233], │ │ │ │ │ "183051": 2187, │ │ │ │ │ "183257": 2201, │ │ │ │ │ @@ -3755,15 +3756,15 @@ │ │ │ │ │ "18446744073709551615": [1420, 2244], │ │ │ │ │ "184594": 2209, │ │ │ │ │ "1847": 2202, │ │ │ │ │ "1847350": 2202, │ │ │ │ │ "1847438576": 2199, │ │ │ │ │ "184744": 2199, │ │ │ │ │ "184940": 2201, │ │ │ │ │ - "185": [13, 14, 15, 129, 709, 2186, 2187, 2189, 2193, 2195, 2197, 2199, 2209, 2210, 2233], │ │ │ │ │ + "185": [13, 14, 15, 129, 709, 2186, 2187, 2189, 2195, 2197, 2199, 2209, 2210, 2233], │ │ │ │ │ "185043": 2195, │ │ │ │ │ "185352": 2214, │ │ │ │ │ "1854": [2197, 2229], │ │ │ │ │ "185429": [2185, 2195], │ │ │ │ │ "185760": 2197, │ │ │ │ │ "185778": 2197, │ │ │ │ │ "186": [2186, 2187, 2189, 2195, 2197, 2199, 2209, 2210], │ │ │ │ │ @@ -3957,16 +3958,16 @@ │ │ │ │ │ "2018q4": [211, 790], │ │ │ │ │ "2019": [1, 7, 22, 23, 25, 26, 27, 76, 423, 426, 595, 1308, 1486, 2209, 2211, 2239, 2240, 2241, 2243, 2269], │ │ │ │ │ "202": [2186, 2187, 2189, 2195, 2197, 2199, 2209, 2263], │ │ │ │ │ "2020": [30, 76, 116, 227, 595, 697, 805, 1426, 1446, 1466, 1486, 1555, 1574, 2190, 2209, 2211], │ │ │ │ │ "20200101": [76, 595], │ │ │ │ │ "2021": [32, 1466], │ │ │ │ │ "2022": [1466, 1486], │ │ │ │ │ - "2024": [2187, 2225, 2226], │ │ │ │ │ - "2025": 2226, │ │ │ │ │ + "2025": [2187, 2225, 2226], │ │ │ │ │ + "2026": 2226, │ │ │ │ │ "202646": 2228, │ │ │ │ │ "202765": 2203, │ │ │ │ │ "202872": [2185, 2212], │ │ │ │ │ "203": [2186, 2187, 2189, 2195, 2197, 2199, 2209, 2229], │ │ │ │ │ "2030": 2263, │ │ │ │ │ "203098": 2187, │ │ │ │ │ "203534": 2199, │ │ │ │ │ @@ -4186,15 +4187,15 @@ │ │ │ │ │ "237274": 2192, │ │ │ │ │ "237428": 2190, │ │ │ │ │ "2375": 25, │ │ │ │ │ "237589": 2195, │ │ │ │ │ "237722": 2228, │ │ │ │ │ "237723": 2195, │ │ │ │ │ "237881": 2186, │ │ │ │ │ - "238": [2186, 2187, 2189, 2193, 2195, 2197, 2199, 2209, 2218], │ │ │ │ │ + "238": [2186, 2187, 2189, 2195, 2197, 2199, 2209, 2218], │ │ │ │ │ "238000": [2186, 2218], │ │ │ │ │ "238075": 2197, │ │ │ │ │ "238143": 2227, │ │ │ │ │ "238224": 2192, │ │ │ │ │ "238271": 2190, │ │ │ │ │ "238417": [2201, 2203], │ │ │ │ │ "238636": 12, │ │ │ │ │ @@ -4233,15 +4234,15 @@ │ │ │ │ │ "243600": 2192, │ │ │ │ │ "243678": 2209, │ │ │ │ │ "2439": [194, 772], │ │ │ │ │ "244": [266, 2186, 2187, 2189, 2197, 2199, 2209, 2218, 2220, 2222], │ │ │ │ │ "2445": 2202, │ │ │ │ │ "24458940": 2199, │ │ │ │ │ "244652": 2190, │ │ │ │ │ - "245": [2186, 2187, 2189, 2193, 2197, 2199, 2209, 2218], │ │ │ │ │ + "245": [2186, 2187, 2189, 2197, 2199, 2209, 2218], │ │ │ │ │ "245166": 2197, │ │ │ │ │ "245334": 2209, │ │ │ │ │ "245477": 2185, │ │ │ │ │ "246": [2186, 2187, 2189, 2193, 2197, 2199, 2209, 2218], │ │ │ │ │ "246093": 2199, │ │ │ │ │ "246608": 2203, │ │ │ │ │ "246747": 2193, │ │ │ │ │ @@ -4322,15 +4323,15 @@ │ │ │ │ │ "257759": 2195, │ │ │ │ │ "258": [2187, 2189, 2195, 2197, 2199, 2209, 2225], │ │ │ │ │ "2583": 25, │ │ │ │ │ "2583560": [174, 177], │ │ │ │ │ "258635": 2204, │ │ │ │ │ "258648": 2209, │ │ │ │ │ "258993": 2197, │ │ │ │ │ - "259": [2186, 2187, 2189, 2197, 2199, 2209], │ │ │ │ │ + "259": [2187, 2189, 2197, 2199, 2209], │ │ │ │ │ "259200": 683, │ │ │ │ │ "259260": 2226, │ │ │ │ │ "25th": [101, 631, 1164], │ │ │ │ │ "25x": 2236, │ │ │ │ │ "260": [139, 745, 2187, 2189, 2197, 2199, 2209, 2233], │ │ │ │ │ "260266": 2195, │ │ │ │ │ "260476": [2222, 2226], │ │ │ │ │ @@ -4375,15 +4376,15 @@ │ │ │ │ │ "267828": 2199, │ │ │ │ │ "2678400": [2208, 2216], │ │ │ │ │ "2678703": [2208, 2216], │ │ │ │ │ "268": [2187, 2189, 2197, 2199, 2209], │ │ │ │ │ "268494": 2199, │ │ │ │ │ "268520": [2185, 2195, 2212], │ │ │ │ │ "268824": 2190, │ │ │ │ │ - "269": [2187, 2189, 2197, 2199, 2209], │ │ │ │ │ + "269": [2186, 2187, 2189, 2197, 2199, 2209], │ │ │ │ │ "269575": 2185, │ │ │ │ │ "26962463": 626, │ │ │ │ │ "26feb6e0ea5b": 2204, │ │ │ │ │ "270": [2187, 2189, 2197, 2199, 2209], │ │ │ │ │ "270099": 2197, │ │ │ │ │ "270132": 2204, │ │ │ │ │ "270241": 2201, │ │ │ │ │ @@ -4432,26 +4433,26 @@ │ │ │ │ │ "276662": [2186, 2197, 2199, 2201, 2202, 2203, 2213, 2255], │ │ │ │ │ "276829": 2186, │ │ │ │ │ "277": [2187, 2197, 2199, 2209], │ │ │ │ │ "277155": 2187, │ │ │ │ │ "277691": 2192, │ │ │ │ │ "277784": 2185, │ │ │ │ │ "277825": 2187, │ │ │ │ │ - "278": [2187, 2193, 2197, 2199, 2209], │ │ │ │ │ + "278": [2187, 2197, 2199, 2209], │ │ │ │ │ "278111": 2187, │ │ │ │ │ "278445": 2185, │ │ │ │ │ "278837": 2204, │ │ │ │ │ "279": [12, 2187, 2197, 2199, 2204, 2209], │ │ │ │ │ "279321": 2187, │ │ │ │ │ "279344": 2187, │ │ │ │ │ "280": [25, 2187, 2197, 2199, 2204, 2209], │ │ │ │ │ "280343": 2209, │ │ │ │ │ "280431": 2192, │ │ │ │ │ "280845": 2217, │ │ │ │ │ - "281": [25, 193, 771, 2187, 2193, 2197, 2199, 2204, 2209], │ │ │ │ │ + "281": [25, 193, 771, 2187, 2197, 2199, 2204, 2209], │ │ │ │ │ "281059": 2197, │ │ │ │ │ "2812": 2192, │ │ │ │ │ "281247": [2186, 2192, 2197, 2202, 2203], │ │ │ │ │ "281247e": 2203, │ │ │ │ │ "281461": 2192, │ │ │ │ │ "281885": 2187, │ │ │ │ │ "282": [2187, 2197, 2199, 2204, 2209], │ │ │ │ │ @@ -4471,27 +4472,30 @@ │ │ │ │ │ "284136": 2199, │ │ │ │ │ "284206": 2190, │ │ │ │ │ "284319": 2202, │ │ │ │ │ "284634": 2186, │ │ │ │ │ "285": [2187, 2197, 2199, 2209], │ │ │ │ │ "285283": 2199, │ │ │ │ │ "285296": 2218, │ │ │ │ │ + "2854": 2193, │ │ │ │ │ "286": [23, 2187, 2197, 2199, 2209], │ │ │ │ │ + "286217": 2226, │ │ │ │ │ "286539": 2209, │ │ │ │ │ "286879": 2216, │ │ │ │ │ "2869": 2193, │ │ │ │ │ "287": [2187, 2197, 2199, 2209], │ │ │ │ │ "287640": 2192, │ │ │ │ │ "287725": 2186, │ │ │ │ │ "288": [2187, 2197, 2199, 2209], │ │ │ │ │ "288112": 2187, │ │ │ │ │ "288267": [2190, 2199], │ │ │ │ │ "288377": 2233, │ │ │ │ │ "2884": 2202, │ │ │ │ │ "289": [2187, 2194, 2197, 2199, 2209, 2220], │ │ │ │ │ + "289022": 2226, │ │ │ │ │ "28907": 1, │ │ │ │ │ "289092": 2228, │ │ │ │ │ "289342": 2185, │ │ │ │ │ "289388": 2187, │ │ │ │ │ "289724": 2190, │ │ │ │ │ "289838": 2190, │ │ │ │ │ "289997": [2192, 2197], │ │ │ │ │ @@ -4632,28 +4636,26 @@ │ │ │ │ │ "312207": 2203, │ │ │ │ │ "312652": [2218, 2226, 2228], │ │ │ │ │ "312912": 2195, │ │ │ │ │ "313": [2187, 2197, 2199, 2209], │ │ │ │ │ "3131": 201, │ │ │ │ │ "313480": 2192, │ │ │ │ │ "3136390": 2218, │ │ │ │ │ - "314": [2187, 2197, 2199, 2204, 2209], │ │ │ │ │ - "314052": 2226, │ │ │ │ │ + "314": [2187, 2193, 2197, 2199, 2204, 2209], │ │ │ │ │ "3141": [1114, 2244], │ │ │ │ │ "314226": 2190, │ │ │ │ │ "314232": [2186, 2192, 2197], │ │ │ │ │ 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"35702056413309086": 2199, │ │ │ │ │ @@ -4974,15 +4975,15 @@ │ │ │ │ │ "380871": 2192, │ │ │ │ │ "381": [2187, 2199, 2209], │ │ │ │ │ "3813531": 2202, │ │ │ │ │ "3814": 2202, │ │ │ │ │ "381994": 2197, │ │ │ │ │ "382": [2187, 2199, 2209], │ │ │ │ │ "382989": 2199, │ │ │ │ │ - "383": [2187, 2199, 2209], │ │ │ │ │ + "383": [2186, 2187, 2199, 2209], │ │ │ │ │ "383197": 2190, │ │ │ │ │ "383442": 2168, │ │ │ │ │ "383784": 2220, │ │ │ │ │ "383981": 2185, │ │ │ │ │ "384": [2187, 2199, 2209, 2244], │ │ │ │ │ "384316": 2192, │ │ │ │ │ "384724": 2197, │ │ │ │ │ @@ -5009,14 +5010,15 @@ │ │ │ │ │ "3882": 2202, │ │ │ │ │ "388332": 2214, │ │ │ │ │ "388552400": 2233, │ │ │ │ │ "389": [196, 212, 248, 269, 880, 897, 1184, 2187, 2195, 2199, 2209], │ │ │ │ │ "389056": [270, 899, 2192], │ │ │ │ │ "389108": 24, │ │ │ │ │ "389212": 2186, │ │ │ │ │ + "3895": 2210, │ │ │ │ │ "389850": 2185, │ │ │ │ │ "389948": 24, │ │ │ │ │ "390": [129, 709, 2187, 2199, 2209], │ │ │ │ │ "390389": 2197, │ │ │ │ │ "390491": 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249, 410, 745, 881, 1100, 1381, 1412, 2169, 2187, 2192, 2194, 2199, 2202, 2236, 2248, 2256], │ │ │ │ │ sytl: 2206, │ │ │ │ │ t05h: 926, │ │ │ │ │ t5h: 926, │ │ │ │ │ - t_c5768032_ad82_11ee_aac0_c3860ef16076: 2206, │ │ │ │ │ - t_c5768032_ad82_11ee_aac0_c3860ef16076level0_row0: 2206, │ │ │ │ │ - t_c5768032_ad82_11ee_aac0_c3860ef16076row0_col0: 2206, │ │ │ │ │ - t_c5768032_ad82_11ee_aac0_c3860ef16076row0_col1: 2206, │ │ │ │ │ - t_c5768032_ad82_11ee_aac0_c3860ef16076row0_col2: 2206, │ │ │ │ │ - t_c5768032_ad82_11ee_aac0_c3860ef16076row0_col3: 2206, │ │ │ │ │ - t_c5768032_ad82_11ee_aac0_c3860ef16076row3_col3: 2206, │ │ │ │ │ + t_ae121fe6_e689_11ef_8b59_cf981f471b6c: 2206, │ │ │ │ │ + t_ae121fe6_e689_11ef_8b59_cf981f471b6clevel0_row0: 2206, │ │ │ │ │ + t_ae121fe6_e689_11ef_8b59_cf981f471b6crow0_col0: 2206, │ │ │ │ │ + t_ae121fe6_e689_11ef_8b59_cf981f471b6crow0_col1: 2206, │ │ │ │ │ + t_ae121fe6_e689_11ef_8b59_cf981f471b6crow0_col2: 2206, │ │ │ │ │ + t_ae121fe6_e689_11ef_8b59_cf981f471b6crow0_col3: 2206, │ │ │ │ │ + t_ae121fe6_e689_11ef_8b59_cf981f471b6crow3_col3: 2206, │ │ │ │ │ tab: [1, 11, 13, 15, 22, 872, 1409, 2185, 2190, 2192, 2195, 2197, 2210, 2216, 2223, 2226, 2228, 2234, 2239, 2240, 2241, 2249, 2252, 2263], │ │ │ │ │ tabl: [2, 4, 11, 12, 13, 14, 15, 17, 18, 20, 21, 22, 23, 24, 27, 28, 29, 30, 31, 164, 182, 183, 184, 239, 254, 255, 256, 257, 258, 261, 265, 277, 338, 342, 343, 354, 443, 592, 763, 870, 886, 887, 888, 891, 894, 906, 1233, 1306, 1309, 1319, 1327, 1330, 1331, 1346, 1352, 1353, 1359, 1366, 1367, 1376, 1377, 1392, 1393, 1394, 1395, 1397, 1398, 1399, 1400, 1401, 1402, 1403, 1405, 1406, 1407, 1408, 1409, 1410, 1411, 2165, 2175, 2187, 2188, 2189, 2192, 2194, 2196, 2197, 2200, 2201, 2207, 2212, 2213, 2214, 2215, 2216, 2217, 2218, 2220, 2222, 2223, 2224, 2225, 2226, 2227, 2228, 2229, 2230, 2232, 2236, 2237, 2240, 2244, 2246, 2247, 2254, 2255, 2259, 2263, 2269], │ │ │ │ │ table_attribut: [1330, 1347], │ │ │ │ │ table_id: 256, │ │ │ │ │ table_nam: [1407, 2199], │ │ │ │ │ table_schema: [254, 1309, 1327, 1410, 1411, 2202, 2233], │ │ │ │ │ table_styl: [1330, 1347, 1353, 2206], │ │ │ ├── ./usr/share/doc/python-pandas-doc/html/user_guide/10min.html │ │ │ │ @@ -1211,15 +1211,15 @@ │ │ │ │ In [138]: plt.figure() │ │ │ │ Out[138]: <Figure size 640x480 with 0 Axes> │ │ │ │ │ │ │ │ In [139]: df.plot() │ │ │ │ Out[139]: <AxesSubplot:> │ │ │ │ │ │ │ │ In [140]: plt.legend(loc='best') │ │ │ │ -Out[140]: <matplotlib.legend.Legend at 0x7fb720f27190> │ │ │ │ +Out[140]: <matplotlib.legend.Legend at 0x7f4b01e3d220> │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ../_images/frame_plot_basic.png │ │ │ │ │ │ │ │
│ │ │ │

Getting data in/out

│ │ │ │
│ │ │ │ ├── html2text {} │ │ │ │ │ @@ -978,15 +978,15 @@ │ │ │ │ │ In [138]: plt.figure() │ │ │ │ │ Out[138]:
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ In [139]: df.plot() │ │ │ │ │ Out[139]: │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ In [140]: plt.legend(loc='best') │ │ │ │ │ -Out[140]: │ │ │ │ │ +Out[140]: │ │ │ │ │ [../_images/frame_plot_basic.png] │ │ │ │ │ ***** Getting data in/out¶ ***** │ │ │ │ │ **** CSV¶ **** │ │ │ │ │ Writing_to_a_csv_file. │ │ │ │ │ In [141]: df.to_csv('foo.csv') │ │ │ │ │ Reading_from_a_csv_file. │ │ │ │ │ In [142]: pd.read_csv('foo.csv') │ │ │ ├── ./usr/share/doc/python-pandas-doc/html/user_guide/advanced.html │ │ │ │ @@ -1295,25 +1295,25 @@ │ │ │ │ In [141]: indexer = np.arange(10000) │ │ │ │ │ │ │ │ In [142]: random.shuffle(indexer) │ │ │ │ │ │ │ │ In [143]: %timeit arr[indexer] │ │ │ │ .....: %timeit arr.take(indexer, axis=0) │ │ │ │ .....: │ │ │ │ -443 us +- 88.1 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 1000 loops each) │ │ │ │ -157 us +- 18.5 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10000 loops each) │ │ │ │ +383 us +- 12.7 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 1000 loops each) │ │ │ │ +172 us +- 30.4 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10000 loops each) │ │ │ │
│ │ │ │
│ │ │ │ 
In [144]: ser = pd.Series(arr[:, 0])
│ │ │ │  
│ │ │ │  In [145]: %timeit ser.iloc[indexer]
│ │ │ │     .....: %timeit ser.take(indexer)
│ │ │ │     .....: 
│ │ │ │ -259 us +- 70.9 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)
│ │ │ │ -212 us +- 41.1 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)
│ │ │ │ +431 us +- 26.9 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
│ │ │ │ +269 us +- 93.3 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
│ │ │ │
│ │ │ │
│ │ │ │ │ │ │ │
│ │ │ │

Index types

│ │ │ │

We have discussed MultiIndex in the previous sections pretty extensively. │ │ │ │ Documentation about DatetimeIndex and PeriodIndex are shown here, │ │ │ │ ├── html2text {} │ │ │ │ │ @@ -1113,23 +1113,23 @@ │ │ │ │ │ In [141]: indexer = np.arange(10000) │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ In [142]: random.shuffle(indexer) │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ In [143]: %timeit arr[indexer] │ │ │ │ │ .....: %timeit arr.take(indexer, axis=0) │ │ │ │ │ .....: │ │ │ │ │ -443 us +- 88.1 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 1000 loops each) │ │ │ │ │ -157 us +- 18.5 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10000 loops each) │ │ │ │ │ +383 us +- 12.7 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 1000 loops each) │ │ │ │ │ +172 us +- 30.4 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10000 loops each) │ │ │ │ │ In [144]: ser = pd.Series(arr[:, 0]) │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ In [145]: %timeit ser.iloc[indexer] │ │ │ │ │ .....: %timeit ser.take(indexer) │ │ │ │ │ .....: │ │ │ │ │ -259 us +- 70.9 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10000 loops each) │ │ │ │ │ -212 us +- 41.1 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10000 loops each) │ │ │ │ │ +431 us +- 26.9 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 1000 loops each) │ │ │ │ │ +269 us +- 93.3 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 1000 loops each) │ │ │ │ │ ***** Index types¶ ***** │ │ │ │ │ We have discussed MultiIndex in the previous sections pretty extensively. │ │ │ │ │ Documentation about DatetimeIndex and PeriodIndex are shown here, and │ │ │ │ │ documentation about TimedeltaIndex is found here. │ │ │ │ │ In the following sub-sections we will highlight some other index types. │ │ │ │ │ **** CategoricalIndex¶ **** │ │ │ │ │ CategoricalIndex is a type of index that is useful for supporting indexing with │ │ │ ├── ./usr/share/doc/python-pandas-doc/html/user_guide/basics.html │ │ │ │┄ Ordering differences only │ │ │ │ @@ -3551,20 +3551,20 @@ │ │ │ │

│ │ │ │ │ │ │ │

The number of columns of each type in a DataFrame can be found by calling │ │ │ │ DataFrame.dtypes.value_counts().

│ │ │ │ 
In [352]: dft.dtypes.value_counts()
│ │ │ │  Out[352]: 
│ │ │ │  int64             1
│ │ │ │ -bool              1
│ │ │ │ -float64           1
│ │ │ │ -datetime64[ns]    1
│ │ │ │  object            1
│ │ │ │ -int8              1
│ │ │ │ +float64           1
│ │ │ │  float32           1
│ │ │ │ +int8              1
│ │ │ │ +datetime64[ns]    1
│ │ │ │ +bool              1
│ │ │ │  dtype: int64
│ │ │ │
│ │ │ │
│ │ │ │

Numeric dtypes will propagate and can coexist in DataFrames. │ │ │ │ If a dtype is passed (either directly via the dtype keyword, a passed ndarray, │ │ │ │ or a passed Series), then it will be preserved in DataFrame operations. Furthermore, │ │ │ │ different numeric dtypes will NOT be combined. The following example will give you a taste.

│ │ │ │ ├── html2text {} │ │ │ │ │ @@ -2908,20 +2908,20 @@ │ │ │ │ │ 4 foo │ │ │ │ │ dtype: object │ │ │ │ │ The number of columns of each type in a DataFrame can be found by calling │ │ │ │ │ DataFrame.dtypes.value_counts(). │ │ │ │ │ In [352]: dft.dtypes.value_counts() │ │ │ │ │ Out[352]: │ │ │ │ │ int64 1 │ │ │ │ │ -bool 1 │ │ │ │ │ -float64 1 │ │ │ │ │ -datetime64[ns] 1 │ │ │ │ │ object 1 │ │ │ │ │ -int8 1 │ │ │ │ │ +float64 1 │ │ │ │ │ float32 1 │ │ │ │ │ +int8 1 │ │ │ │ │ +datetime64[ns] 1 │ │ │ │ │ +bool 1 │ │ │ │ │ dtype: int64 │ │ │ │ │ Numeric dtypes will propagate and can coexist in DataFrames. If a dtype is │ │ │ │ │ passed (either directly via the dtype keyword, a passed ndarray, or a passed │ │ │ │ │ Series), then it will be preserved in DataFrame operations. Furthermore, │ │ │ │ │ different numeric dtypes will NOT be combined. The following example will give │ │ │ │ │ you a taste. │ │ │ │ │ In [353]: df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 1), columns=['A'], │ │ │ ├── ./usr/share/doc/python-pandas-doc/html/user_guide/enhancingperf.html │ │ │ │ @@ -122,24 +122,24 @@ │ │ │ │ 10 loops, best of 3: 174 ms per loop │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │

But clearly this isn’t fast enough for us. Let’s take a look and see where the │ │ │ │ time is spent during this operation (limited to the most time consuming │ │ │ │ four calls) using the prun ipython magic function:

│ │ │ │ 
In [5]: %prun -l 4 df.apply(lambda x: integrate_f(x['a'], x['b'], x['N']), axis=1)  # noqa E999
│ │ │ │ -         622830 function calls (622809 primitive calls) in 1.019 seconds
│ │ │ │ +         622830 function calls (622809 primitive calls) in 0.990 seconds
│ │ │ │  
│ │ │ │     Ordered by: internal time
│ │ │ │     List reduced from 214 to 4 due to restriction <4>
│ │ │ │  
│ │ │ │     ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
│ │ │ │ -     1000    0.538    0.001    0.816    0.001 <ipython-input-4-c2a74e076cf0>:1(integrate_f)
│ │ │ │ -   552423    0.278    0.000    0.278    0.000 <ipython-input-3-c138bdd570e3>:1(f)
│ │ │ │ -     3000    0.021    0.000    0.049    0.000 base.py:4626(_get_values_for_loc)
│ │ │ │ -     3000    0.019    0.000    0.019    0.000 managers.py:1584(_block)
│ │ │ │ +     1000    0.474    0.000    0.788    0.001 <ipython-input-4-c2a74e076cf0>:1(integrate_f)
│ │ │ │ +   552423    0.314    0.000    0.314    0.000 <ipython-input-3-c138bdd570e3>:1(f)
│ │ │ │ +     3000    0.022    0.000    0.057    0.000 base.py:2854(get_loc)
│ │ │ │ +     3000    0.018    0.000    0.037    0.000 base.py:4626(_get_values_for_loc)
│ │ │ │
│ │ │ │
│ │ │ │

By far the majority of time is spend inside either integrate_f or f, │ │ │ │ hence we’ll concentrate our efforts cythonizing these two functions.

│ │ │ │ │ │ │ │
│ │ │ │

Plain Cython

│ │ │ │ @@ -193,24 +193,24 @@ │ │ │ │ 10 loops, best of 3: 20.3 ms per loop │ │ │ │
│ │ │ │ │ │ │ │

Now, we’re talking! It’s now over ten times faster than the original python │ │ │ │ implementation, and we haven’t really modified the code. Let’s have another │ │ │ │ look at what’s eating up time:

│ │ │ │ 
In [9]: %prun -l 4 df.apply(lambda x: integrate_f_typed(x['a'], x['b'], x['N']), axis=1)
│ │ │ │ -         70396 function calls (70375 primitive calls) in 0.245 seconds
│ │ │ │ +         70396 function calls (70375 primitive calls) in 0.182 seconds
│ │ │ │  
│ │ │ │     Ordered by: internal time
│ │ │ │     List reduced from 208 to 4 due to restriction <4>
│ │ │ │  
│ │ │ │     ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
│ │ │ │ -     3000    0.079    0.000    0.185    0.000 series.py:868(__getitem__)
│ │ │ │ -     3000    0.021    0.000    0.027    0.000 base.py:4979(_maybe_cast_indexer)
│ │ │ │ -     3000    0.012    0.000    0.012    0.000 {method 'get_loc' of 'pandas._libs.index.IndexEngine' objects}
│ │ │ │ -        1    0.011    0.011    0.238    0.238 apply.py:281(apply_series_generator)
│ │ │ │ +     3000    0.027    0.000    0.142    0.000 series.py:868(__getitem__)
│ │ │ │ +     3000    0.022    0.000    0.053    0.000 base.py:2854(get_loc)
│ │ │ │ +     3000    0.017    0.000    0.105    0.000 series.py:973(_get_value)
│ │ │ │ +     3000    0.014    0.000    0.035    0.000 base.py:4626(_get_values_for_loc)
│ │ │ │
│ │ │ │
│ │ │ │ │ │ │ │
│ │ │ │

Using ndarray

│ │ │ │

It’s calling series… a lot! It’s creating a Series from each row, and get-ting from both │ │ │ │ the index and the series (three times for each row). Function calls are expensive │ │ │ │ @@ -284,16 +284,16 @@ │ │ │ │ 218 function calls in 0.003 seconds │ │ │ │ │ │ │ │ Ordered by: internal time │ │ │ │ List reduced from 59 to 4 due to restriction <4> │ │ │ │ │ │ │ │ ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function) │ │ │ │ 1 0.002 0.002 0.002 0.002 {built-in method _cython_magic_7dc7064016b351e6f537d7542a365f15.apply_integrate_f} │ │ │ │ - 3 0.000 0.000 0.001 0.000 frame.py:2869(__getitem__) │ │ │ │ 1 0.000 0.000 0.003 0.003 {built-in method builtins.exec} │ │ │ │ + 3 0.000 0.000 0.001 0.000 frame.py:2869(__getitem__) │ │ │ │ 3 0.000 0.000 0.000 0.000 managers.py:993(iget) │ │ │ │

│ │ │ │ │ │ │ │

As one might expect, the majority of the time is now spent in apply_integrate_f, │ │ │ │ so if we wanted to make anymore efficiencies we must continue to concentrate our │ │ │ │ efforts here.

│ │ │ │ │ │ │ │ @@ -534,39 +534,39 @@ │ │ │ │ │ │ │ │ In [14]: df1, df2, df3, df4 = [pd.DataFrame(np.random.randn(nrows, ncols)) for _ in range(4)] │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │

Now let’s compare adding them together using plain ol’ Python versus │ │ │ │ eval():

│ │ │ │ 
In [15]: %timeit df1 + df2 + df3 + df4
│ │ │ │ -79.6 ms +- 2.47 ms per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
│ │ │ │ +74.4 ms +- 7.69 ms per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
│ │ │ │
│ │ │ │
│ │ │ │ 
In [16]: %timeit pd.eval('df1 + df2 + df3 + df4')
│ │ │ │ -36.6 ms +- 3.49 ms per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
│ │ │ │ +37.1 ms +- 2.85 ms per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
│ │ │ │
│ │ │ │
│ │ │ │

Now let’s do the same thing but with comparisons:

│ │ │ │ 
In [17]: %timeit (df1 > 0) & (df2 > 0) & (df3 > 0) & (df4 > 0)
│ │ │ │ -67.9 ms +- 6.19 ms per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
│ │ │ │ +64.7 ms +- 7.25 ms per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
│ │ │ │
│ │ │ │
│ │ │ │ 
In [18]: %timeit pd.eval('(df1 > 0) & (df2 > 0) & (df3 > 0) & (df4 > 0)')
│ │ │ │ -44.3 ms +- 2.35 ms per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
│ │ │ │ +35.4 ms +- 3.47 ms per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
│ │ │ │
│ │ │ │
│ │ │ │

eval() also works with unaligned pandas objects:

│ │ │ │ 
In [19]: s = pd.Series(np.random.randn(50))
│ │ │ │  
│ │ │ │  In [20]: %timeit df1 + df2 + df3 + df4 + s
│ │ │ │ -128 ms +- 7.91 ms per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
│ │ │ │ +101 ms +- 5.42 ms per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
│ │ │ │
│ │ │ │
│ │ │ │ 
In [21]: %timeit pd.eval('df1 + df2 + df3 + df4 + s')
│ │ │ │ -44.4 ms +- 3.39 ms per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
│ │ │ │ +34.8 ms +- 6.44 ms per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
│ │ │ │
│ │ │ │
│ │ │ │
│ │ │ │

Note

│ │ │ │

Operations such as

│ │ │ │
│ │ │ │ 
1 and 2  # would parse to 1 & 2, but should evaluate to 2
│ │ │ │ @@ -834,19 +834,19 @@
│ │ │ │  other evaluation engines against it. You will achieve no performance
│ │ │ │  benefits using eval() with engine='python' and in fact may
│ │ │ │  incur a performance hit.

│ │ │ │
│ │ │ │

You can see this by using pandas.eval() with the 'python' engine. It │ │ │ │ is a bit slower (not by much) than evaluating the same expression in Python

│ │ │ │ 
In [62]: %timeit df1 + df2 + df3 + df4
│ │ │ │ -78.9 ms +- 4.38 ms per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
│ │ │ │ +77 ms +- 4.67 ms per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
│ │ │ │
│ │ │ │
│ │ │ │ 
In [63]: %timeit pd.eval('df1 + df2 + df3 + df4', engine='python')
│ │ │ │ -79.4 ms +- 5.14 ms per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
│ │ │ │ +68.6 ms +- 7.25 ms per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
│ │ │ │
│ │ │ │
│ │ │ │
│ │ │ │
│ │ │ │

pandas.eval() performance

│ │ │ │

eval() is intended to speed up certain kinds of operations. In │ │ │ │ particular, those operations involving complex expressions with large │ │ │ │ ├── html2text {} │ │ │ │ │ @@ -78,26 +78,26 @@ │ │ │ │ │ In [7]: %timeit df.apply(lambda x: integrate_f(x['a'], x['b'], x['N']), axis=1) │ │ │ │ │ 10 loops, best of 3: 174 ms per loop │ │ │ │ │ But clearly this isn’t fast enough for us. Let’s take a look and see where │ │ │ │ │ the time is spent during this operation (limited to the most time consuming │ │ │ │ │ four calls) using the prun_ipython_magic_function: │ │ │ │ │ In [5]: %prun -l 4 df.apply(lambda x: integrate_f(x['a'], x['b'], x['N']), │ │ │ │ │ axis=1) # noqa E999 │ │ │ │ │ - 622830 function calls (622809 primitive calls) in 1.019 seconds │ │ │ │ │ + 622830 function calls (622809 primitive calls) in 0.990 seconds │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ Ordered by: internal time │ │ │ │ │ List reduced from 214 to 4 due to restriction <4> │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function) │ │ │ │ │ - 1000 0.538 0.001 0.816 0.001 :1 │ │ │ │ │ + 1000 0.474 0.000 0.788 0.001 :1 │ │ │ │ │ (integrate_f) │ │ │ │ │ - 552423 0.278 0.000 0.278 0.000 :1 │ │ │ │ │ + 552423 0.314 0.000 0.314 0.000 :1 │ │ │ │ │ (f) │ │ │ │ │ - 3000 0.021 0.000 0.049 0.000 base.py:4626(_get_values_for_loc) │ │ │ │ │ - 3000 0.019 0.000 0.019 0.000 managers.py:1584(_block) │ │ │ │ │ + 3000 0.022 0.000 0.057 0.000 base.py:2854(get_loc) │ │ │ │ │ + 3000 0.018 0.000 0.037 0.000 base.py:4626(_get_values_for_loc) │ │ │ │ │ By far the majority of time is spend inside either integrate_f or f, hence │ │ │ │ │ we’ll concentrate our efforts cythonizing these two functions. │ │ │ │ │ **** Plain Cython¶ **** │ │ │ │ │ First we’re going to need to import the Cython magic function to ipython: │ │ │ │ │ In [6]: %load_ext Cython │ │ │ │ │ Now, let’s simply copy our functions over to Cython as is (the suffix is here │ │ │ │ │ to distinguish between function versions): │ │ │ │ │ @@ -136,26 +136,24 @@ │ │ │ │ │ axis=1) │ │ │ │ │ 10 loops, best of 3: 20.3 ms per loop │ │ │ │ │ Now, we’re talking! It’s now over ten times faster than the original python │ │ │ │ │ implementation, and we haven’t really modified the code. Let’s have another │ │ │ │ │ look at what’s eating up time: │ │ │ │ │ In [9]: %prun -l 4 df.apply(lambda x: integrate_f_typed(x['a'], x['b'], x │ │ │ │ │ ['N']), axis=1) │ │ │ │ │ - 70396 function calls (70375 primitive calls) in 0.245 seconds │ │ │ │ │ + 70396 function calls (70375 primitive calls) in 0.182 seconds │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ Ordered by: internal time │ │ │ │ │ List reduced from 208 to 4 due to restriction <4> │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function) │ │ │ │ │ - 3000 0.079 0.000 0.185 0.000 series.py:868(__getitem__) │ │ │ │ │ - 3000 0.021 0.000 0.027 0.000 base.py:4979(_maybe_cast_indexer) │ │ │ │ │ - 3000 0.012 0.000 0.012 0.000 {method 'get_loc' of │ │ │ │ │ -'pandas._libs.index.IndexEngine' objects} │ │ │ │ │ - 1 0.011 0.011 0.238 0.238 apply.py:281 │ │ │ │ │ -(apply_series_generator) │ │ │ │ │ + 3000 0.027 0.000 0.142 0.000 series.py:868(__getitem__) │ │ │ │ │ + 3000 0.022 0.000 0.053 0.000 base.py:2854(get_loc) │ │ │ │ │ + 3000 0.017 0.000 0.105 0.000 series.py:973(_get_value) │ │ │ │ │ + 3000 0.014 0.000 0.035 0.000 base.py:4626(_get_values_for_loc) │ │ │ │ │ **** Using ndarray¶ **** │ │ │ │ │ It’s calling series… a lot! It’s creating a Series from each row, and │ │ │ │ │ get-ting from both the index and the series (three times for each row). │ │ │ │ │ Function calls are expensive in Python, so maybe we could minimize these by │ │ │ │ │ cythonizing the apply part. │ │ │ │ │ Note │ │ │ │ │ We are now passing ndarrays into the Cython function, fortunately Cython plays │ │ │ │ │ @@ -215,16 +213,16 @@ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ Ordered by: internal time │ │ │ │ │ List reduced from 59 to 4 due to restriction <4> │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function) │ │ │ │ │ 1 0.002 0.002 0.002 0.002 {built-in method │ │ │ │ │ _cython_magic_7dc7064016b351e6f537d7542a365f15.apply_integrate_f} │ │ │ │ │ - 3 0.000 0.000 0.001 0.000 frame.py:2869(__getitem__) │ │ │ │ │ 1 0.000 0.000 0.003 0.003 {built-in method builtins.exec} │ │ │ │ │ + 3 0.000 0.000 0.001 0.000 frame.py:2869(__getitem__) │ │ │ │ │ 3 0.000 0.000 0.000 0.000 managers.py:993(iget) │ │ │ │ │ As one might expect, the majority of the time is now spent in │ │ │ │ │ apply_integrate_f, so if we wanted to make anymore efficiencies we must │ │ │ │ │ continue to concentrate our efforts here. │ │ │ │ │ **** More advanced techniques¶ **** │ │ │ │ │ There is still hope for improvement. Here’s an example of using some more │ │ │ │ │ advanced Cython techniques: │ │ │ │ │ @@ -422,29 +420,29 @@ │ │ │ │ │ In [13]: nrows, ncols = 20000, 100 │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ In [14]: df1, df2, df3, df4 = [pd.DataFrame(np.random.randn(nrows, ncols)) for │ │ │ │ │ _ in range(4)] │ │ │ │ │ Now let’s compare adding them together using plain ol’ Python versus eval │ │ │ │ │ (): │ │ │ │ │ In [15]: %timeit df1 + df2 + df3 + df4 │ │ │ │ │ -79.6 ms +- 2.47 ms per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10 loops each) │ │ │ │ │ +74.4 ms +- 7.69 ms per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10 loops each) │ │ │ │ │ In [16]: %timeit pd.eval('df1 + df2 + df3 + df4') │ │ │ │ │ -36.6 ms +- 3.49 ms per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10 loops each) │ │ │ │ │ +37.1 ms +- 2.85 ms per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10 loops each) │ │ │ │ │ Now let’s do the same thing but with comparisons: │ │ │ │ │ In [17]: %timeit (df1 > 0) & (df2 > 0) & (df3 > 0) & (df4 > 0) │ │ │ │ │ -67.9 ms +- 6.19 ms per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10 loops each) │ │ │ │ │ +64.7 ms +- 7.25 ms per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10 loops each) │ │ │ │ │ In [18]: %timeit pd.eval('(df1 > 0) & (df2 > 0) & (df3 > 0) & (df4 > 0)') │ │ │ │ │ -44.3 ms +- 2.35 ms per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10 loops each) │ │ │ │ │ +35.4 ms +- 3.47 ms per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10 loops each) │ │ │ │ │ eval() also works with unaligned pandas objects: │ │ │ │ │ In [19]: s = pd.Series(np.random.randn(50)) │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ In [20]: %timeit df1 + df2 + df3 + df4 + s │ │ │ │ │ -128 ms +- 7.91 ms per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10 loops each) │ │ │ │ │ +101 ms +- 5.42 ms per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10 loops each) │ │ │ │ │ In [21]: %timeit pd.eval('df1 + df2 + df3 + df4 + s') │ │ │ │ │ -44.4 ms +- 3.39 ms per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10 loops each) │ │ │ │ │ +34.8 ms +- 6.44 ms per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10 loops each) │ │ │ │ │ Note │ │ │ │ │ Operations such as │ │ │ │ │ 1 and 2 # would parse to 1 & 2, but should evaluate to 2 │ │ │ │ │ 3 or 4 # would parse to 3 | 4, but should evaluate to 3 │ │ │ │ │ ~1 # this is okay, but slower when using eval │ │ │ │ │ should be performed in Python. An exception will be raised if you try to │ │ │ │ │ perform any boolean/bitwise operations with scalar operands that are not of │ │ │ │ │ @@ -669,17 +667,17 @@ │ │ │ │ │ Note │ │ │ │ │ Using the 'python' engine is generally not useful, except for testing other │ │ │ │ │ evaluation engines against it. You will achieve no performance benefits using │ │ │ │ │ eval() with engine='python' and in fact may incur a performance hit. │ │ │ │ │ You can see this by using pandas.eval() with the 'python' engine. It is a bit │ │ │ │ │ slower (not by much) than evaluating the same expression in Python │ │ │ │ │ In [62]: %timeit df1 + df2 + df3 + df4 │ │ │ │ │ -78.9 ms +- 4.38 ms per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10 loops each) │ │ │ │ │ +77 ms +- 4.67 ms per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10 loops each) │ │ │ │ │ In [63]: %timeit pd.eval('df1 + df2 + df3 + df4', engine='python') │ │ │ │ │ -79.4 ms +- 5.14 ms per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10 loops each) │ │ │ │ │ +68.6 ms +- 7.25 ms per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10 loops each) │ │ │ │ │ **** pandas.eval() performance¶ **** │ │ │ │ │ eval() is intended to speed up certain kinds of operations. In particular, │ │ │ │ │ those operations involving complex expressions with large DataFrame/Series │ │ │ │ │ objects should see a significant performance benefit. Here is a plot showing │ │ │ │ │ the running time of pandas.eval() as function of the size of the frame involved │ │ │ │ │ in the computation. The two lines are two different engines. │ │ │ │ │ [../_images/eval-perf.png] │ │ │ ├── ./usr/share/doc/python-pandas-doc/html/user_guide/groupby.html │ │ │ │ @@ -559,15 +559,15 @@ │ │ │ │ In [59]: grouped_C = grouped['C'] │ │ │ │ │ │ │ │ In [60]: grouped_D = grouped['D'] │ │ │ │

│ │ │ │
│ │ │ │

This is mainly syntactic sugar for the alternative and much more verbose:

│ │ │ │ 
In [61]: df['C'].groupby(df['A'])
│ │ │ │ -Out[61]: <pandas.core.groupby.generic.SeriesGroupBy object at 0x7fb720e67a60>
│ │ │ │ +Out[61]: <pandas.core.groupby.generic.SeriesGroupBy object at 0x7f4b01e398b0>
│ │ │ │
│ │ │ │
│ │ │ │

Additionally this method avoids recomputing the internal grouping information │ │ │ │ derived from the passed key.

│ │ │ │
│ │ │ │ │ │ │ │
│ │ │ │ ├── html2text {} │ │ │ │ │ @@ -444,15 +444,15 @@ │ │ │ │ │ In [58]: grouped = df.groupby(['A']) │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ In [59]: grouped_C = grouped['C'] │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ In [60]: grouped_D = grouped['D'] │ │ │ │ │ This is mainly syntactic sugar for the alternative and much more verbose: │ │ │ │ │ In [61]: df['C'].groupby(df['A']) │ │ │ │ │ -Out[61]: │ │ │ │ │ +Out[61]: │ │ │ │ │ Additionally this method avoids recomputing the internal grouping information │ │ │ │ │ derived from the passed key. │ │ │ │ │ ***** Iterating through groups¶ ***** │ │ │ │ │ With the GroupBy object in hand, iterating through the grouped data is very │ │ │ │ │ natural and functions similarly to itertools.groupby(): │ │ │ │ │ In [62]: grouped = df.groupby('A') │ │ │ ├── ./usr/share/doc/python-pandas-doc/html/user_guide/indexing.html │ │ │ │ @@ -2069,15 +2069,15 @@ │ │ │ │ 9 0.732206 0.419540 0.604675 │ │ │ │ 10 0.604466 0.848974 0.896165 │ │ │ │ 11 0.589168 0.920046 0.732716 │ │ │ │ │ │ │ │ In [230]: expr = '0.0 <= a <= c <= 0.5' │ │ │ │ │ │ │ │ In [231]: map(lambda frame: frame.query(expr), [df, df2]) │ │ │ │ -Out[231]: <map at 0x7fb71f84d2b0> │ │ │ │ +Out[231]: <map at 0x7f4b01e15c70> │ │ │ │
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │
│ │ │ │

query() Python versus pandas Syntax Comparison

│ │ │ │

Full numpy-like syntax:

│ │ │ │ 
In [232]: df = pd.DataFrame(np.random.randint(n, size=(n, 3)), columns=list('abc'))
│ │ │ │ ├── html2text {}
│ │ │ │ │ @@ -1773,15 +1773,15 @@
│ │ │ │ │  9   0.732206  0.419540  0.604675
│ │ │ │ │  10  0.604466  0.848974  0.896165
│ │ │ │ │  11  0.589168  0.920046  0.732716
│ │ │ │ │  
│ │ │ │ │  In [230]: expr = '0.0 <= a <= c <= 0.5'
│ │ │ │ │  
│ │ │ │ │  In [231]: map(lambda frame: frame.query(expr), [df, df2])
│ │ │ │ │ -Out[231]: 
│ │ │ │ │ +Out[231]: 
│ │ │ │ │  **** query() Python versus pandas Syntax Comparison¶ ****
│ │ │ │ │  Full numpy-like syntax:
│ │ │ │ │  In [232]: df = pd.DataFrame(np.random.randint(n, size=(n, 3)), columns=list
│ │ │ │ │  ('abc'))
│ │ │ │ │  
│ │ │ │ │  In [233]: df
│ │ │ │ │  Out[233]:
│ │ │ ├── ./usr/share/doc/python-pandas-doc/html/user_guide/io.html
│ │ │ │ @@ -2085,15 +2085,15 @@
│ │ │ │
│ │ │ │
│ │ │ │

By specifying a chunksize to read_csv, the return │ │ │ │ value will be an iterable object of type TextFileReader:

│ │ │ │ 
In [190]: reader = pd.read_csv('tmp.sv', sep='|', chunksize=4)
│ │ │ │  
│ │ │ │  In [191]: reader
│ │ │ │ -Out[191]: <pandas.io.parsers.TextFileReader at 0x7fb7197758b0>
│ │ │ │ +Out[191]: <pandas.io.parsers.TextFileReader at 0x7f4afa69c040>
│ │ │ │  
│ │ │ │  In [192]: for chunk in reader:
│ │ │ │     .....:     print(chunk)
│ │ │ │     .....: 
│ │ │ │     Unnamed: 0         0         1         2         3
│ │ │ │  0           0  0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632
│ │ │ │  1           1  1.212112 -0.173215  0.119209 -1.044236
│ │ │ │ @@ -2679,31 +2679,31 @@
│ │ │ │  
│ │ │ │  In [249]: dffloats = pd.DataFrame(randfloats, columns=list('ABCDEFGHIJ'))
│ │ │ │  
│ │ │ │  In [250]: jsonfloats = dffloats.to_json()
│ │ │ │
│ │ │ │
│ │ │ │ 
In [251]: %timeit pd.read_json(jsonfloats)
│ │ │ │ -55.2 ms +- 8.79 ms per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
│ │ │ │ +34.4 ms +- 12.6 ms per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
│ │ │ │
│ │ │ │
│ │ │ │ 
In [252]: %timeit pd.read_json(jsonfloats, numpy=True)
│ │ │ │ -43.3 ms +- 4.08 ms per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
│ │ │ │ +35.2 ms +- 631 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
│ │ │ │
│ │ │ │
│ │ │ │

The speedup is less noticeable for smaller datasets:

│ │ │ │ 
In [253]: jsonfloats = dffloats.head(100).to_json()
│ │ │ │
│ │ │ │
│ │ │ │ 
In [254]: %timeit pd.read_json(jsonfloats)
│ │ │ │ -41 ms +- 6.76 ms per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
│ │ │ │ +33.4 ms +- 987 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
│ │ │ │
│ │ │ │
│ │ │ │ 
In [255]: %timeit pd.read_json(jsonfloats, numpy=True)
│ │ │ │ -28.2 ms +- 5.05 ms per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
│ │ │ │ +20.8 ms +- 6.53 ms per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
│ │ │ │
│ │ │ │
│ │ │ │
│ │ │ │

Warning

│ │ │ │

Direct NumPy decoding makes a number of assumptions and may fail or produce │ │ │ │ unexpected output if these assumptions are not satisfied:

│ │ │ │
│ │ │ │ @@ -2800,15 +2800,15 @@ │ │ │ │ In [265]: df.to_json(orient='records', lines=True) │ │ │ │ Out[265]: '{"a":1,"b":2}\n{"a":3,"b":4}' │ │ │ │ │ │ │ │ # reader is an iterator that returns `chunksize` lines each iteration │ │ │ │ In [266]: reader = pd.read_json(StringIO(jsonl), lines=True, chunksize=1) │ │ │ │ │ │ │ │ In [267]: reader │ │ │ │ -Out[267]: <pandas.io.json._json.JsonReader at 0x7fb7196ca730> │ │ │ │ +Out[267]: <pandas.io.json._json.JsonReader at 0x7f4afa703760> │ │ │ │ │ │ │ │ In [268]: for chunk in reader: │ │ │ │ .....: print(chunk) │ │ │ │ .....: │ │ │ │ Empty DataFrame │ │ │ │ Columns: [] │ │ │ │ Index: [] │ │ │ │ @@ -4870,18 +4870,18 @@ │ │ │ │ 6 -1.177365 0.793644 -0.131959 string 1 True 2001-01-02 │ │ │ │ 7 1.236988 0.221252 0.089012 string 1 True 2001-01-02 │ │ │ │ │ │ │ │ In [393]: df_mixed1.dtypes.value_counts() │ │ │ │ Out[393]: │ │ │ │ float64 2 │ │ │ │ int64 1 │ │ │ │ -bool 1 │ │ │ │ -datetime64[ns] 1 │ │ │ │ object 1 │ │ │ │ +bool 1 │ │ │ │ float32 1 │ │ │ │ +datetime64[ns] 1 │ │ │ │ dtype: int64 │ │ │ │ │ │ │ │ # we have provided a minimum string column size │ │ │ │ In [394]: store.root.df_mixed.table │ │ │ │ Out[394]: │ │ │ │ /df_mixed/table (Table(8,)) '' │ │ │ │ description := { │ │ │ │ ├── html2text {} │ │ │ │ │ @@ -1717,15 +1717,15 @@ │ │ │ │ │ 8 8 1.075770 -0.109050 1.643563 -1.469388 │ │ │ │ │ 9 9 0.357021 -0.674600 -1.776904 -0.968914 │ │ │ │ │ By specifying a chunksize to read_csv, the return value will be an iterable │ │ │ │ │ object of type TextFileReader: │ │ │ │ │ In [190]: reader = pd.read_csv('tmp.sv', sep='|', chunksize=4) │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ In [191]: reader │ │ │ │ │ -Out[191]: │ │ │ │ │ +Out[191]: │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ In [192]: for chunk in reader: │ │ │ │ │ .....: print(chunk) │ │ │ │ │ .....: │ │ │ │ │ Unnamed: 0 0 1 2 3 │ │ │ │ │ 0 0 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 │ │ │ │ │ 1 1 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 │ │ │ │ │ @@ -2220,23 +2220,23 @@ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ In [248]: randfloats.shape = (1000, 10) │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ In [249]: dffloats = pd.DataFrame(randfloats, columns=list('ABCDEFGHIJ')) │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ In [250]: jsonfloats = dffloats.to_json() │ │ │ │ │ In [251]: %timeit pd.read_json(jsonfloats) │ │ │ │ │ -55.2 ms +- 8.79 ms per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10 loops each) │ │ │ │ │ +34.4 ms +- 12.6 ms per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10 loops each) │ │ │ │ │ In [252]: %timeit pd.read_json(jsonfloats, numpy=True) │ │ │ │ │ -43.3 ms +- 4.08 ms per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10 loops each) │ │ │ │ │ +35.2 ms +- 631 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10 loops each) │ │ │ │ │ The speedup is less noticeable for smaller datasets: │ │ │ │ │ In [253]: jsonfloats = dffloats.head(100).to_json() │ │ │ │ │ In [254]: %timeit pd.read_json(jsonfloats) │ │ │ │ │ -41 ms +- 6.76 ms per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10 loops each) │ │ │ │ │ +33.4 ms +- 987 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10 loops each) │ │ │ │ │ In [255]: %timeit pd.read_json(jsonfloats, numpy=True) │ │ │ │ │ -28.2 ms +- 5.05 ms per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10 loops each) │ │ │ │ │ +20.8 ms +- 6.53 ms per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10 loops each) │ │ │ │ │ Warning │ │ │ │ │ Direct NumPy decoding makes a number of assumptions and may fail or produce │ │ │ │ │ unexpected output if these assumptions are not satisfied: │ │ │ │ │ * data is numeric. │ │ │ │ │ * data is uniform. The dtype is sniffed from the first value │ │ │ │ │ decoded. A ValueError may be raised, or incorrect output may be │ │ │ │ │ produced if this condition is not satisfied. │ │ │ │ │ @@ -2319,15 +2319,15 @@ │ │ │ │ │ In [265]: df.to_json(orient='records', lines=True) │ │ │ │ │ Out[265]: '{"a":1,"b":2}\n{"a":3,"b":4}' │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ # reader is an iterator that returns `chunksize` lines each iteration │ │ │ │ │ In [266]: reader = pd.read_json(StringIO(jsonl), lines=True, chunksize=1) │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ In [267]: reader │ │ │ │ │ -Out[267]: │ │ │ │ │ +Out[267]: │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ In [268]: for chunk in reader: │ │ │ │ │ .....: print(chunk) │ │ │ │ │ .....: │ │ │ │ │ Empty DataFrame │ │ │ │ │ Columns: [] │ │ │ │ │ Index: [] │ │ │ │ │ @@ -3949,18 +3949,18 @@ │ │ │ │ │ 6 -1.177365 0.793644 -0.131959 string 1 True 2001-01-02 │ │ │ │ │ 7 1.236988 0.221252 0.089012 string 1 True 2001-01-02 │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ In [393]: df_mixed1.dtypes.value_counts() │ │ │ │ │ Out[393]: │ │ │ │ │ float64 2 │ │ │ │ │ int64 1 │ │ │ │ │ -bool 1 │ │ │ │ │ -datetime64[ns] 1 │ │ │ │ │ object 1 │ │ │ │ │ +bool 1 │ │ │ │ │ float32 1 │ │ │ │ │ +datetime64[ns] 1 │ │ │ │ │ dtype: int64 │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ # we have provided a minimum string column size │ │ │ │ │ In [394]: store.root.df_mixed.table │ │ │ │ │ Out[394]: │ │ │ │ │ /df_mixed/table (Table(8,)) '' │ │ │ │ │ description := { │ │ │ ├── ./usr/share/doc/python-pandas-doc/html/user_guide/missing_data.html │ │ │ │┄ Ordering differences only │ │ │ │ @@ -232,17 +232,17 @@ │ │ │ │ e 0.119209 -1.044236 -0.861849 bar True 2012-01-01 │ │ │ │ f -2.104569 -0.494929 1.071804 bar False 2012-01-01 │ │ │ │ h NaN -0.706771 -1.039575 bar True NaT │ │ │ │ │ │ │ │ In [20]: df2.dtypes.value_counts() │ │ │ │ Out[20]: │ │ │ │ float64 3 │ │ │ │ +object 1 │ │ │ │ bool 1 │ │ │ │ datetime64[ns] 1 │ │ │ │ -object 1 │ │ │ │ dtype: int64 │ │ │ │
│ │ │ │
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │
│ │ │ │

Inserting missing data

│ │ │ │ ├── html2text {} │ │ │ │ │ @@ -182,17 +182,17 @@ │ │ │ │ │ e 0.119209 -1.044236 -0.861849 bar True 2012-01-01 │ │ │ │ │ f -2.104569 -0.494929 1.071804 bar False 2012-01-01 │ │ │ │ │ h NaN -0.706771 -1.039575 bar True NaT │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ In [20]: df2.dtypes.value_counts() │ │ │ │ │ Out[20]: │ │ │ │ │ float64 3 │ │ │ │ │ +object 1 │ │ │ │ │ bool 1 │ │ │ │ │ datetime64[ns] 1 │ │ │ │ │ -object 1 │ │ │ │ │ dtype: int64 │ │ │ │ │ ***** Inserting missing data¶ ***** │ │ │ │ │ You can insert missing values by simply assigning to containers. The actual │ │ │ │ │ missing value used will be chosen based on the dtype. │ │ │ │ │ For example, numeric containers will always use NaN regardless of the missing │ │ │ │ │ value type chosen: │ │ │ │ │ In [21]: s = pd.Series([1, 2, 3]) │ │ │ ├── ./usr/share/doc/python-pandas-doc/html/user_guide/scale.html │ │ │ │ @@ -314,16 +314,16 @@ │ │ │ │ ....: files = pathlib.Path("data/timeseries/").glob("ts*.parquet") │ │ │ │ ....: counts = pd.Series(dtype=int) │ │ │ │ ....: for path in files: │ │ │ │ ....: df = pd.read_parquet(path) │ │ │ │ ....: counts = counts.add(df['name'].value_counts(), fill_value=0) │ │ │ │ ....: counts.astype(int) │ │ │ │ ....: │ │ │ │ -CPU times: user 1.62 ms, sys: 0 ns, total: 1.62 ms │ │ │ │ -Wall time: 2.08 ms │ │ │ │ +CPU times: user 1.66 ms, sys: 0 ns, total: 1.66 ms │ │ │ │ +Wall time: 1.67 ms │ │ │ │ Out[19]: Series([], dtype: int64) │ │ │ │
│ │ │ │ │ │ │ │

Some readers, like pandas.read_csv(), offer parameters to control the │ │ │ │ chunksize when reading a single file.

│ │ │ │

Manually chunking is an OK option for workflows that don’t │ │ │ │ require too sophisticated of operations. Some operations, like groupby, are │ │ │ │ ├── html2text {} │ │ │ │ │ @@ -279,16 +279,16 @@ │ │ │ │ │ ....: files = pathlib.Path("data/timeseries/").glob("ts*.parquet") │ │ │ │ │ ....: counts = pd.Series(dtype=int) │ │ │ │ │ ....: for path in files: │ │ │ │ │ ....: df = pd.read_parquet(path) │ │ │ │ │ ....: counts = counts.add(df['name'].value_counts(), fill_value=0) │ │ │ │ │ ....: counts.astype(int) │ │ │ │ │ ....: │ │ │ │ │ -CPU times: user 1.62 ms, sys: 0 ns, total: 1.62 ms │ │ │ │ │ -Wall time: 2.08 ms │ │ │ │ │ +CPU times: user 1.66 ms, sys: 0 ns, total: 1.66 ms │ │ │ │ │ +Wall time: 1.67 ms │ │ │ │ │ Out[19]: Series([], dtype: int64) │ │ │ │ │ Some readers, like pandas.read_csv(), offer parameters to control the chunksize │ │ │ │ │ when reading a single file. │ │ │ │ │ Manually chunking is an OK option for workflows that don’t require too │ │ │ │ │ sophisticated of operations. Some operations, like groupby, are much harder to │ │ │ │ │ do chunkwise. In these cases, you may be better switching to a different │ │ │ │ │ library that implements these out-of-core algorithms for you. │ │ │ ├── ./usr/share/doc/python-pandas-doc/html/user_guide/style.html │ │ │ │ @@ -341,94 +341,94 @@ │ │ │ │ │ │ │ │

│ │ │ │ 
[3]:
│ │ │ │
│ │ │ │
│ │ │ │
│ │ │ │ │ │ │ │ +
A B C D E
│ │ │ │ │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ - │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ + │ │ │ │ │ │ │ │
A B C D E
01.0000001.329212nan-0.316280-0.990810
12.000000-1.070816-1.4387130.5644170.295722
23.000000-1.6264040.2195650.6788051.889273
34.0000000.9615380.104011nan0.850229
45.0000001.4534251.0577370.1655620.515018
56.000000-1.3369360.5628611.392855-0.063328
67.0000000.1216681.207603-0.0020401.627796
78.0000000.3544931.037528-0.3856840.519818
89.0000001.686583-1.3259631.428984-2.089354
910.000000-0.1298200.631523-0.5865380.29072001.0000001.329212nan-0.316280-0.990810
12.000000-1.070816-1.4387130.5644170.295722
23.000000-1.6264040.2195650.6788051.889273
34.0000000.9615380.104011nan0.850229
45.0000001.4534251.0577370.1655620.515018
56.000000-1.3369360.5628611.392855-0.063328
67.0000000.1216681.207603-0.0020401.627796
78.0000000.3544931.037528-0.3856840.519818
89.0000001.686583-1.3259631.428984-2.089354
910.000000-0.1298200.631523-0.5865380.290720
│ │ │ │
│ │ │ │

Note: The DataFrame.style attribute is a property that returns a Styler object. Styler has a _repr_html_ method defined on it so they are rendered automatically. If you want the actual HTML back for further processing or for writing to file call the .render() method which returns a string.

│ │ │ │

The above output looks very similar to the standard DataFrame HTML representation. But we’ve done some work behind the scenes to attach CSS classes to each cell. We can view these by calling the .render method.

│ │ │ │
│ │ │ │ 
[4]:
│ │ │ │ @@ -442,23 +442,23 @@
│ │ │ │  

│ │ │ │  
[4]:
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
│ │ │ │  ['<style  type="text/css" >',
│ │ │ │ - '#T_c5768032_ad82_11ee_aac0_c3860ef16076row0_col2,#T_c5768032_ad82_11ee_aac0_c3860ef16076row3_col3{',
│ │ │ │ + '#T_ae121fe6_e689_11ef_8b59_cf981f471b6crow0_col2,#T_ae121fe6_e689_11ef_8b59_cf981f471b6crow3_col3{',
│ │ │ │   '            background-color:  red;',
│ │ │ │ - '        }</style><table id="T_c5768032_ad82_11ee_aac0_c3860ef16076" ><thead>    <tr>        <th class="blank level0" ></th>        <th class="col_heading level0 col0" >A</th>        <th class="col_heading level0 col1" >B</th>        <th class="col_heading level0 col2" >C</th>        <th class="col_heading level0 col3" >D</th>        <th class="col_heading level0 col4" >E</th>    </tr></thead><tbody>',
│ │ │ │ + '        }</style><table id="T_ae121fe6_e689_11ef_8b59_cf981f471b6c" ><thead>    <tr>        <th class="blank level0" ></th>        <th class="col_heading level0 col0" >A</th>        <th class="col_heading level0 col1" >B</th>        <th class="col_heading level0 col2" >C</th>        <th class="col_heading level0 col3" >D</th>        <th class="col_heading level0 col4" >E</th>    </tr></thead><tbody>',
│ │ │ │   '                <tr>',
│ │ │ │ - '                        <th id="T_c5768032_ad82_11ee_aac0_c3860ef16076level0_row0" class="row_heading level0 row0" >0</th>',
│ │ │ │ - '                        <td id="T_c5768032_ad82_11ee_aac0_c3860ef16076row0_col0" class="data row0 col0" >1.000000</td>',
│ │ │ │ - '                        <td id="T_c5768032_ad82_11ee_aac0_c3860ef16076row0_col1" class="data row0 col1" >1.329212</td>',
│ │ │ │ - '                        <td id="T_c5768032_ad82_11ee_aac0_c3860ef16076row0_col2" class="data row0 col2" >nan</td>',
│ │ │ │ - '                        <td id="T_c5768032_ad82_11ee_aac0_c3860ef16076row0_col3" class="data row0 col3" >-0.316280</td>']
│ │ │ │ + '                        <th id="T_ae121fe6_e689_11ef_8b59_cf981f471b6clevel0_row0" class="row_heading level0 row0" >0</th>',
│ │ │ │ + '                        <td id="T_ae121fe6_e689_11ef_8b59_cf981f471b6crow0_col0" class="data row0 col0" >1.000000</td>',
│ │ │ │ + '                        <td id="T_ae121fe6_e689_11ef_8b59_cf981f471b6crow0_col1" class="data row0 col1" >1.329212</td>',
│ │ │ │ + '                        <td id="T_ae121fe6_e689_11ef_8b59_cf981f471b6crow0_col2" class="data row0 col2" >nan</td>',
│ │ │ │ + '                        <td id="T_ae121fe6_e689_11ef_8b59_cf981f471b6crow0_col3" class="data row0 col3" >-0.316280</td>']
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
The row0_col2 is the identifier for that particular cell. We’ve also prepended each row/column identifier with a UUID unique to each DataFrame so that the style from one doesn’t collide with the styling from another within the same notebook or page (you can set the uuid if you’d like to tie together the styling of two DataFrames).

│ │ │ │  
When writing style functions, you take care of producing the CSS attribute / value pairs you want. Pandas matches those up with the CSS classes that identify each cell.

│ │ │ │  
Let’s write a simple style function that will color negative numbers red and positive numbers black.

│ │ │ │  

│ │ │ │  
[5]:
│ │ │ │ @@ -489,98 +489,98 @@
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
[6]:
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
│ │ │ │ +        }
    
                A        B        C        D        E    

│ │ │ │                  
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
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│ │ │ │ -            
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│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
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│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
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│ │ │ │ -                        
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│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
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│ │ │ │ -                        
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│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
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│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │      
    
                A        B        C        D        E    
01.0000001.329212nan-0.316280-0.990810
12.000000-1.070816-1.4387130.5644170.295722
23.000000-1.6264040.2195650.6788051.889273
34.0000000.9615380.104011nan0.850229
45.0000001.4534251.0577370.1655620.515018
56.000000-1.3369360.5628611.392855-0.063328
67.0000000.1216681.207603-0.0020401.627796
78.0000000.3544931.037528-0.3856840.519818
89.0000001.686583-1.3259631.428984-2.089354
910.000000-0.1298200.631523-0.5865380.29072001.0000001.329212nan-0.316280-0.990810
12.000000-1.070816-1.4387130.5644170.295722
23.000000-1.6264040.2195650.6788051.889273
34.0000000.9615380.104011nan0.850229
45.0000001.4534251.0577370.1655620.515018
56.000000-1.3369360.5628611.392855-0.063328
67.0000000.1216681.207603-0.0020401.627796
78.0000000.3544931.037528-0.3856840.519818
89.0000001.686583-1.3259631.428984-2.089354
910.000000-0.1298200.631523-0.5865380.290720

│ │ │ │  

│ │ │ │  
Notice the similarity with the standard df.applymap, which operates on DataFrames elementwise. We want you to be able to reuse your existing knowledge of how to interact with DataFrames.

│ │ │ │  
Notice also that our function returned a string containing the CSS attribute and value, separated by a colon just like in a <style> tag. This will be a common theme.

│ │ │ │  
Finally, the input shapes matched. Styler.applymap calls the function on each scalar input, and the function returns a scalar output.

│ │ │ │  
Now suppose you wanted to highlight the maximum value in each column. We can’t use .applymap anymore since that operated elementwise. Instead, we’ll turn to .apply which operates columnwise (or rowwise using the axis keyword). Later on we’ll see that something like highlight_max is already defined on Styler so you wouldn’t need to write this yourself.

│ │ │ │ @@ -609,96 +609,96 @@
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
[8]:
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
│ │ │ │ +        }
    
                A        B        C        D        E    

│ │ │ │                  
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
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│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │      
    
                A        B        C        D        E    
01.0000001.329212nan-0.316280-0.990810
12.000000-1.070816-1.4387130.5644170.295722
23.000000-1.6264040.2195650.6788051.889273
34.0000000.9615380.104011nan0.850229
45.0000001.4534251.0577370.1655620.515018
56.000000-1.3369360.5628611.392855-0.063328
67.0000000.1216681.207603-0.0020401.627796
78.0000000.3544931.037528-0.3856840.519818
89.0000001.686583-1.3259631.428984-2.089354
910.000000-0.1298200.631523-0.5865380.29072001.0000001.329212nan-0.316280-0.990810
12.000000-1.070816-1.4387130.5644170.295722
23.000000-1.6264040.2195650.6788051.889273
34.0000000.9615380.104011nan0.850229
45.0000001.4534251.0577370.1655620.515018
56.000000-1.3369360.5628611.392855-0.063328
67.0000000.1216681.207603-0.0020401.627796
78.0000000.3544931.037528-0.3856840.519818
89.0000001.686583-1.3259631.428984-2.089354
910.000000-0.1298200.631523-0.5865380.290720

│ │ │ │  

│ │ │ │  
In this case the input is a Series, one column at a time. Notice that the output shape of highlight_max matches the input shape, an array with len(s) items.

│ │ │ │  
We encourage you to use method chains to build up a style piecewise, before finally rending at the end of the chain.

│ │ │ │  

│ │ │ │  
[9]:
│ │ │ │ @@ -713,101 +713,101 @@
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
[9]:
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
│ │ │ │ +        }
    
                A        B        C        D        E    

│ │ │ │                  
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │      
    
                A        B        C        D        E    
01.0000001.329212nan-0.316280-0.990810
12.000000-1.070816-1.4387130.5644170.295722
23.000000-1.6264040.2195650.6788051.889273
34.0000000.9615380.104011nan0.850229
45.0000001.4534251.0577370.1655620.515018
56.000000-1.3369360.5628611.392855-0.063328
67.0000000.1216681.207603-0.0020401.627796
78.0000000.3544931.037528-0.3856840.519818
89.0000001.686583-1.3259631.428984-2.089354
910.000000-0.1298200.631523-0.5865380.29072001.0000001.329212nan-0.316280-0.990810
12.000000-1.070816-1.4387130.5644170.295722
23.000000-1.6264040.2195650.6788051.889273
34.0000000.9615380.104011nan0.850229
45.0000001.4534251.0577370.1655620.515018
56.000000-1.3369360.5628611.392855-0.063328
67.0000000.1216681.207603-0.0020401.627796
78.0000000.3544931.037528-0.3856840.519818
89.0000001.686583-1.3259631.428984-2.089354
910.000000-0.1298200.631523-0.5865380.290720

│ │ │ │  

│ │ │ │  
Above we used Styler.apply to pass in each column one at a time.

│ │ │ │  
Debugging Tip: If you’re having trouble writing your style function, try just passing it into DataFrame.apply. Internally, Styler.apply uses DataFrame.apply so the result should be the same.

│ │ │ │  
What if you wanted to highlight just the maximum value in the entire table? Use .apply(function, axis=None) to indicate that your function wants the entire table, not one column or row at a time. Let’s try that next.

│ │ │ │  
We’ll rewrite our highlight-max to handle either Series (from .apply(axis=0 or 1)) or DataFrames (from .apply(axis=None)). We’ll also allow the color to be adjustable, to demonstrate that .apply, and .applymap pass along keyword arguments.

│ │ │ │ @@ -843,96 +843,96 @@
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
[11]:
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
│ │ │ │ +        }
    
                A        B        C        D        E    

│ │ │ │                  
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │      
    
                A        B        C        D        E    
01.0000001.329212nan-0.316280-0.990810
12.000000-1.070816-1.4387130.5644170.295722
23.000000-1.6264040.2195650.6788051.889273
34.0000000.9615380.104011nan0.850229
45.0000001.4534251.0577370.1655620.515018
56.000000-1.3369360.5628611.392855-0.063328
67.0000000.1216681.207603-0.0020401.627796
78.0000000.3544931.037528-0.3856840.519818
89.0000001.686583-1.3259631.428984-2.089354
910.000000-0.1298200.631523-0.5865380.29072001.0000001.329212nan-0.316280-0.990810
12.000000-1.070816-1.4387130.5644170.295722
23.000000-1.6264040.2195650.6788051.889273
34.0000000.9615380.104011nan0.850229
45.0000001.4534251.0577370.1655620.515018
56.000000-1.3369360.5628611.392855-0.063328
67.0000000.1216681.207603-0.0020401.627796
78.0000000.3544931.037528-0.3856840.519818
89.0000001.686583-1.3259631.428984-2.089354
910.000000-0.1298200.631523-0.5865380.290720

│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
Building Styles Summary

│ │ │ │  
Style functions should return strings with one or more CSS attribute: value delimited by semicolons. Use

│ │ │ │  
    
│ │ │ │ @@ -965,96 +965,96 @@
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
[12]:
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
│ │ │ │ +        }
    
                A        B        C        D        E    

│ │ │ │                  
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
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│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │      
    
                A        B        C        D        E    
01.0000001.329212nan-0.316280-0.990810
12.000000-1.070816-1.4387130.5644170.295722
23.000000-1.6264040.2195650.6788051.889273
34.0000000.9615380.104011nan0.850229
45.0000001.4534251.0577370.1655620.515018
56.000000-1.3369360.5628611.392855-0.063328
67.0000000.1216681.207603-0.0020401.627796
78.0000000.3544931.037528-0.3856840.519818
89.0000001.686583-1.3259631.428984-2.089354
910.000000-0.1298200.631523-0.5865380.29072001.0000001.329212nan-0.316280-0.990810
12.000000-1.070816-1.4387130.5644170.295722
23.000000-1.6264040.2195650.6788051.889273
34.0000000.9615380.104011nan0.850229
45.0000001.4534251.0577370.1655620.515018
56.000000-1.3369360.5628611.392855-0.063328
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910.000000-0.1298200.631523-0.5865380.290720

│ │ │ │  

│ │ │ │  
For row and column slicing, any valid indexer to .loc will work.

│ │ │ │  

│ │ │ │  
[13]:
│ │ │ │  

│ │ │ │ @@ -1067,98 +1067,98 @@
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
[13]:
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
│ │ │ │ +        }
    
                A        B        C        D        E    

│ │ │ │                  
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │      
    
                A        B        C        D        E    
01.0000001.329212nan-0.316280-0.990810
12.000000-1.070816-1.4387130.5644170.295722
23.000000-1.6264040.2195650.6788051.889273
34.0000000.9615380.104011nan0.850229
45.0000001.4534251.0577370.1655620.515018
56.000000-1.3369360.5628611.392855-0.063328
67.0000000.1216681.207603-0.0020401.627796
78.0000000.3544931.037528-0.3856840.519818
89.0000001.686583-1.3259631.428984-2.089354
910.000000-0.1298200.631523-0.5865380.29072001.0000001.329212nan-0.316280-0.990810
12.000000-1.070816-1.4387130.5644170.295722
23.000000-1.6264040.2195650.6788051.889273
34.0000000.9615380.104011nan0.850229
45.0000001.4534251.0577370.1655620.515018
56.000000-1.3369360.5628611.392855-0.063328
67.0000000.1216681.207603-0.0020401.627796
78.0000000.3544931.037528-0.3856840.519818
89.0000001.686583-1.3259631.428984-2.089354
910.000000-0.1298200.631523-0.5865380.290720

│ │ │ │  

│ │ │ │  
Only label-based slicing is supported right now, not positional.

│ │ │ │  
If your style function uses a subset or axis keyword argument, consider wrapping your function in a functools.partial, partialing out that keyword.

│ │ │ │  
my_func2 = functools.partial(my_func, subset=42)
│ │ │ │  

│ │ │ │ @@ -1178,94 +1178,94 @@
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
[14]:
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
│ │ │ │ +
    
                A        B        C        D        E    

│ │ │ │                  
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │      
    
                A        B        C        D        E    
0100.00%132.92%nan%-31.63%-99.08%
1200.00%-107.08%-143.87%56.44%29.57%
2300.00%-162.64%21.96%67.88%188.93%
3400.00%96.15%10.40%nan%85.02%
4500.00%145.34%105.77%16.56%51.50%
5600.00%-133.69%56.29%139.29%-6.33%
6700.00%12.17%120.76%-0.20%162.78%
7800.00%35.45%103.75%-38.57%51.98%
8900.00%168.66%-132.60%142.90%-208.94%
91000.00%-12.98%63.15%-58.65%29.07%0100.00%132.92%nan%-31.63%-99.08%
1200.00%-107.08%-143.87%56.44%29.57%
2300.00%-162.64%21.96%67.88%188.93%
3400.00%96.15%10.40%nan%85.02%
4500.00%145.34%105.77%16.56%51.50%
5600.00%-133.69%56.29%139.29%-6.33%
6700.00%12.17%120.76%-0.20%162.78%
7800.00%35.45%103.75%-38.57%51.98%
8900.00%168.66%-132.60%142.90%-208.94%
91000.00%-12.98%63.15%-58.65%29.07%

│ │ │ │  

│ │ │ │  
Use a dictionary to format specific columns.

│ │ │ │  

│ │ │ │  
[15]:
│ │ │ │  

│ │ │ │ @@ -1277,94 +1277,94 @@
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
[15]:
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
│ │ │ │ +
    
                A        B        C        D        E    

│ │ │ │                  
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
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│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │      
    
                A        B        C        D        E    
01.0000001000nan-0.32-0.990810
12.000000-100-1.438713+0.560.295722
23.000000-2000.219565+0.681.889273
34.00000010000.104011+nan0.850229
45.00000010001.057737+0.170.515018
56.000000-1000.562861+1.39-0.063328
67.00000000001.207603-0.001.627796
78.00000000001.037528-0.390.519818
89.0000002000-1.325963+1.43-2.089354
910.000000-0000.631523-0.590.29072001.0000001000nan-0.32-0.990810
12.000000-100-1.438713+0.560.295722
23.000000-2000.219565+0.681.889273
34.00000010000.104011+nan0.850229
45.00000010001.057737+0.170.515018
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78.00000000001.037528-0.390.519818
89.0000002000-1.325963+1.43-2.089354
910.000000-0000.631523-0.590.290720

│ │ │ │  

│ │ │ │  
Or pass in a callable (or dictionary of callables) for more flexible handling.

│ │ │ │  

│ │ │ │  
[16]:
│ │ │ │  

│ │ │ │ @@ -1376,94 +1376,94 @@
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
[16]:
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
│ │ │ │ +
    
                A        B        C        D        E    

│ │ │ │                  
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
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│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
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│ │ │ │ -                        
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│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
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│ │ │ │ -                        
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│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
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│ │ │ │ -                        
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│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
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│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
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│ │ │ │ +                        
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│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
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│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │      
    
                A        B        C        D        E    
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910.000000±0.130.631523-0.5865380.290720

│ │ │ │  

│ │ │ │  
You can format the text displayed for missing values by na_rep.

│ │ │ │  

│ │ │ │  
[17]:
│ │ │ │  

│ │ │ │ @@ -1475,94 +1475,94 @@
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
[17]:
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
│ │ │ │ +
    
                A        B        C        D        E    

│ │ │ │                  
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
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│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
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│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
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│ │ │ │ -                        
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│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
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│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
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│ │ │ │ -                        
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│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
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│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
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│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │      
    
                A        B        C        D        E    
0100.00%132.92%--31.63%-99.08%
1200.00%-107.08%-143.87%56.44%29.57%
2300.00%-162.64%21.96%67.88%188.93%
3400.00%96.15%10.40%-85.02%
4500.00%145.34%105.77%16.56%51.50%
5600.00%-133.69%56.29%139.29%-6.33%
6700.00%12.17%120.76%-0.20%162.78%
7800.00%35.45%103.75%-38.57%51.98%
8900.00%168.66%-132.60%142.90%-208.94%
91000.00%-12.98%63.15%-58.65%29.07%0100.00%132.92%--31.63%-99.08%
1200.00%-107.08%-143.87%56.44%29.57%
2300.00%-162.64%21.96%67.88%188.93%
3400.00%96.15%10.40%-85.02%
4500.00%145.34%105.77%16.56%51.50%
5600.00%-133.69%56.29%139.29%-6.33%
6700.00%12.17%120.76%-0.20%162.78%
7800.00%35.45%103.75%-38.57%51.98%
8900.00%168.66%-132.60%142.90%-208.94%
91000.00%-12.98%63.15%-58.65%29.07%

│ │ │ │  

│ │ │ │  
These formatting techniques can be used in combination with styling.

│ │ │ │  

│ │ │ │  
[18]:
│ │ │ │  

│ │ │ │ @@ -1574,96 +1574,96 @@
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
[18]:
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
│ │ │ │ +        }
    
                A        B        C        D        E    

│ │ │ │                  
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
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│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
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│ │ │ │ -                        
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│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │      
    
                A        B        C        D        E    
01.0000001.329212--0.316280-0.990810
12.000000-1.070816-1.4387130.5644170.295722
23.000000-1.6264040.2195650.6788051.889273
34.0000000.9615380.104011-0.850229
45.0000001.4534251.0577370.1655620.515018
56.000000-1.3369360.5628611.392855-0.063328
67.0000000.1216681.207603-0.0020401.627796
78.0000000.3544931.037528-0.3856840.519818
89.0000001.686583-1.3259631.428984-2.089354
910.000000-0.1298200.631523-0.5865380.29072001.0000001.329212--0.316280-0.990810
12.000000-1.070816-1.4387130.5644170.295722
23.000000-1.6264040.2195650.6788051.889273
34.0000000.9615380.104011-0.850229
45.0000001.4534251.0577370.1655620.515018
56.000000-1.3369360.5628611.392855-0.063328
67.0000000.1216681.207603-0.0020401.627796
78.0000000.3544931.037528-0.3856840.519818
89.0000001.686583-1.3259631.428984-2.089354
910.000000-0.1298200.631523-0.5865380.290720

│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
Builtin styles

│ │ │ │  
Finally, we expect certain styling functions to be common enough that we’ve included a few “built-in” to the Styler, so you don’t have to write them yourself.

│ │ │ │ @@ -1678,96 +1678,96 @@
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
[19]:
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
│ │ │ │ +        }
    
                A        B        C        D        E    

│ │ │ │                  
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │      
    
                A        B        C        D        E    
01.0000001.329212nan-0.316280-0.990810
12.000000-1.070816-1.4387130.5644170.295722
23.000000-1.6264040.2195650.6788051.889273
34.0000000.9615380.104011nan0.850229
45.0000001.4534251.0577370.1655620.515018
56.000000-1.3369360.5628611.392855-0.063328
67.0000000.1216681.207603-0.0020401.627796
78.0000000.3544931.037528-0.3856840.519818
89.0000001.686583-1.3259631.428984-2.089354
910.000000-0.1298200.631523-0.5865380.29072001.0000001.329212nan-0.316280-0.990810
12.000000-1.070816-1.4387130.5644170.295722
23.000000-1.6264040.2195650.6788051.889273
34.0000000.9615380.104011nan0.850229
45.0000001.4534251.0577370.1655620.515018
56.000000-1.3369360.5628611.392855-0.063328
67.0000000.1216681.207603-0.0020401.627796
78.0000000.3544931.037528-0.3856840.519818
89.0000001.686583-1.3259631.428984-2.089354
910.000000-0.1298200.631523-0.5865380.290720

│ │ │ │  

│ │ │ │  
You can create “heatmaps” with the background_gradient method. These require matplotlib, and we’ll use Seaborn to get a nice colormap.

│ │ │ │  

│ │ │ │  
[20]:
│ │ │ │  

│ │ │ │ @@ -1784,199 +1784,199 @@
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
[20]:
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
│ │ │ │ +        }
    
                A        B        C        D        E    

│ │ │ │                  
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │      
    
                A        B        C        D        E    
01.0000001.329212nan-0.316280-0.990810
12.000000-1.070816-1.4387130.5644170.295722
23.000000-1.6264040.2195650.6788051.889273
34.0000000.9615380.104011nan0.850229
45.0000001.4534251.0577370.1655620.515018
56.000000-1.3369360.5628611.392855-0.063328
67.0000000.1216681.207603-0.0020401.627796
78.0000000.3544931.037528-0.3856840.519818
89.0000001.686583-1.3259631.428984-2.089354
910.000000-0.1298200.631523-0.5865380.29072001.0000001.329212nan-0.316280-0.990810
12.000000-1.070816-1.4387130.5644170.295722
23.000000-1.6264040.2195650.6788051.889273
34.0000000.9615380.104011nan0.850229
45.0000001.4534251.0577370.1655620.515018
56.000000-1.3369360.5628611.392855-0.063328
67.0000000.1216681.207603-0.0020401.627796
78.0000000.3544931.037528-0.3856840.519818
89.0000001.686583-1.3259631.428984-2.089354
910.000000-0.1298200.631523-0.5865380.290720

│ │ │ │  

│ │ │ │  
Styler.background_gradient takes the keyword arguments low and high. Roughly speaking these extend the range of your data by low and high percent so that when we convert the colors, the colormap’s entire range isn’t used. This is useful so that you can actually read the text still.

│ │ │ │  

│ │ │ │  
[21]:
│ │ │ │  

│ │ │ │ @@ -1989,102 +1989,102 @@
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
[21]:
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
│ │ │ │ +        }
    
                A        B        C        D        E    

│ │ │ │                  
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │      
    
                A        B        C        D        E    
01.0000001.329212nan-0.316280-0.990810
12.000000-1.070816-1.4387130.5644170.295722
23.000000-1.6264040.2195650.6788051.889273
34.0000000.9615380.104011nan0.850229
45.0000001.4534251.0577370.1655620.51501801.0000001.329212nan-0.316280-0.990810
12.000000-1.070816-1.4387130.5644170.295722
23.000000-1.6264040.2195650.6788051.889273
34.0000000.9615380.104011nan0.850229
45.0000001.4534251.0577370.1655620.515018

│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
[22]:
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │ @@ -2099,103 +2099,103 @@
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
[22]:
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
│ │ │ │ +        }
    
                A        B        C        D        E    

│ │ │ │                  
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │      
    
                A        B        C        D        E    
01.0000001.329212nan-0.316280-0.990810
12.000000-1.070816-1.4387130.5644170.295722
23.000000-1.6264040.2195650.6788051.889273
34.0000000.9615380.104011nan0.850229
45.0000001.4534251.0577370.1655620.51501801.0000001.329212nan-0.316280-0.990810
12.000000-1.070816-1.4387130.5644170.295722
23.000000-1.6264040.2195650.6788051.889273
34.0000000.9615380.104011nan0.850229
45.0000001.4534251.0577370.1655620.515018

│ │ │ │  

│ │ │ │  
There’s also .highlight_min and .highlight_max.

│ │ │ │  

│ │ │ │  
[23]:
│ │ │ │  

│ │ │ │ @@ -2207,96 +2207,96 @@
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
[23]:
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
│ │ │ │ +        }
    
                A        B        C        D        E    

│ │ │ │                  
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │      
    
                A        B        C        D        E    
01.0000001.329212nan-0.316280-0.990810
12.000000-1.070816-1.4387130.5644170.295722
23.000000-1.6264040.2195650.6788051.889273
34.0000000.9615380.104011nan0.850229
45.0000001.4534251.0577370.1655620.515018
56.000000-1.3369360.5628611.392855-0.063328
67.0000000.1216681.207603-0.0020401.627796
78.0000000.3544931.037528-0.3856840.519818
89.0000001.686583-1.3259631.428984-2.089354
910.000000-0.1298200.631523-0.5865380.29072001.0000001.329212nan-0.316280-0.990810
12.000000-1.070816-1.4387130.5644170.295722
23.000000-1.6264040.2195650.6788051.889273
34.0000000.9615380.104011nan0.850229
45.0000001.4534251.0577370.1655620.515018
56.000000-1.3369360.5628611.392855-0.063328
67.0000000.1216681.207603-0.0020401.627796
78.0000000.3544931.037528-0.3856840.519818
89.0000001.686583-1.3259631.428984-2.089354
910.000000-0.1298200.631523-0.5865380.290720

│ │ │ │  

│ │ │ │  
Use Styler.set_properties when the style doesn’t actually depend on the values.

│ │ │ │  

│ │ │ │  
[24]:
│ │ │ │  

│ │ │ │ @@ -2310,98 +2310,98 @@
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
[24]:
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
│ │ │ │ +        }
    
                A        B        C        D        E    

│ │ │ │                  
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │      
    
                A        B        C        D        E    
01.0000001.329212nan-0.316280-0.990810
12.000000-1.070816-1.4387130.5644170.295722
23.000000-1.6264040.2195650.6788051.889273
34.0000000.9615380.104011nan0.850229
45.0000001.4534251.0577370.1655620.515018
56.000000-1.3369360.5628611.392855-0.063328
67.0000000.1216681.207603-0.0020401.627796
78.0000000.3544931.037528-0.3856840.519818
89.0000001.686583-1.3259631.428984-2.089354
910.000000-0.1298200.631523-0.5865380.29072001.0000001.329212nan-0.316280-0.990810
12.000000-1.070816-1.4387130.5644170.295722
23.000000-1.6264040.2195650.6788051.889273
34.0000000.9615380.104011nan0.850229
45.0000001.4534251.0577370.1655620.515018
56.000000-1.3369360.5628611.392855-0.063328
67.0000000.1216681.207603-0.0020401.627796
78.0000000.3544931.037528-0.3856840.519818
89.0000001.686583-1.3259631.428984-2.089354
910.000000-0.1298200.631523-0.5865380.290720

│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
Bar charts

│ │ │ │  
You can include “bar charts” in your DataFrame.

│ │ │ │  

│ │ │ │ @@ -2415,165 +2415,165 @@
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
[25]:
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
│ │ │ │ +        }
    
                A        B        C        D        E    

│ │ │ │                  
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │      
    
                A        B        C        D        E    
01.0000001.329212nan-0.316280-0.990810
12.000000-1.070816-1.4387130.5644170.295722
23.000000-1.6264040.2195650.6788051.889273
34.0000000.9615380.104011nan0.850229
45.0000001.4534251.0577370.1655620.515018
56.000000-1.3369360.5628611.392855-0.063328
67.0000000.1216681.207603-0.0020401.627796
78.0000000.3544931.037528-0.3856840.519818
89.0000001.686583-1.3259631.428984-2.089354
910.000000-0.1298200.631523-0.5865380.29072001.0000001.329212nan-0.316280-0.990810
12.000000-1.070816-1.4387130.5644170.295722
23.000000-1.6264040.2195650.6788051.889273
34.0000000.9615380.104011nan0.850229
45.0000001.4534251.0577370.1655620.515018
56.000000-1.3369360.5628611.392855-0.063328
67.0000000.1216681.207603-0.0020401.627796
78.0000000.3544931.037528-0.3856840.519818
89.0000001.686583-1.3259631.428984-2.089354
910.000000-0.1298200.631523-0.5865380.290720

│ │ │ │  

│ │ │ │  
New in version 0.20.0 is the ability to customize further the bar chart: You can now have the df.style.bar be centered on zero or midpoint value (in addition to the already existing way of having the min value at the left side of the cell), and you can pass a list of [color_negative, color_positive].

│ │ │ │  
Here’s how you can change the above with the new align='mid' option:

│ │ │ │  

│ │ │ │  
[26]:
│ │ │ │ @@ -2586,174 +2586,174 @@
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
[26]:
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
│ │ │ │ +        }
    
                A        B        C        D        E    

│ │ │ │                  
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │      
    
                A        B        C        D        E    
01.0000001.329212nan-0.316280-0.990810
12.000000-1.070816-1.4387130.5644170.295722
23.000000-1.6264040.2195650.6788051.889273
34.0000000.9615380.104011nan0.850229
45.0000001.4534251.0577370.1655620.515018
56.000000-1.3369360.5628611.392855-0.063328
67.0000000.1216681.207603-0.0020401.627796
78.0000000.3544931.037528-0.3856840.519818
89.0000001.686583-1.3259631.428984-2.089354
910.000000-0.1298200.631523-0.5865380.29072001.0000001.329212nan-0.316280-0.990810
12.000000-1.070816-1.4387130.5644170.295722
23.000000-1.6264040.2195650.6788051.889273
34.0000000.9615380.104011nan0.850229
45.0000001.4534251.0577370.1655620.515018
56.000000-1.3369360.5628611.392855-0.063328
67.0000000.1216681.207603-0.0020401.627796
78.0000000.3544931.037528-0.3856840.519818
89.0000001.686583-1.3259631.428984-2.089354
910.000000-0.1298200.631523-0.5865380.290720

│ │ │ │  

│ │ │ │  
The following example aims to give a highlight of the behavior of the new align options:

│ │ │ │  

│ │ │ │  
[27]:
│ │ │ │  

│ │ │ │ @@ -2811,313 +2811,313 @@
│ │ │ │          All Negative
│ │ │ │          All Positive
│ │ │ │          Both Neg and Pos
│ │ │ │      
│ │ │ │      
│ │ │ │  
│ │ │ │  left
│ │ │ │ +        }
    
                    

│ │ │ │                  
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │              
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │              
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │              
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │      
    
                    
0-1000-100
1-601-60
2-302-30
3-203-20

│ │ │ │ +        }
    
                    

│ │ │ │                  
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │              
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │              
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │              
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │      
    
                    
010010
120120
250250
31003100

│ │ │ │ +        }
    
                    

│ │ │ │                  
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │              
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │              
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │              
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │      
    
                    
0-100-10
1-51-5
2020
390390
zero
│ │ │ │ +        }
    
                    

│ │ │ │                  
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │              
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │              
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │              
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │      
    
                    
0-1000-100
1-601-60
2-302-30
3-203-20

│ │ │ │ +        }
    
                    

│ │ │ │                  
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │              
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │              
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │              
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │      
    
                    
010010
120120
250250
31003100

│ │ │ │ +        }
    
                    

│ │ │ │                  
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │              
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │              
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │              
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │      
    
                    
0-100-10
1-51-5
2020
390390
mid
│ │ │ │ +        }
    
                    

│ │ │ │                  
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │              
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │              
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │              
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │      
    
                    
0-1000-100
1-601-60
2-302-30
3-203-20

│ │ │ │ +        }
    
                    

│ │ │ │                  
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │              
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │              
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │              
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │      
    
                    
010010
120120
250250
31003100

│ │ │ │ +        }
    
                    

│ │ │ │                  
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │              
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │              
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │              
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │      
    
                    
0-100-10
1-51-5
2020
390390

│ │ │ │  
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │ @@ -3137,98 +3137,98 @@
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
[28]:
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
│ │ │ │ +        }
    
                A        B        C        D        E    

│ │ │ │                  
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │      
    
                A        B        C        D        E    
01.0000001.329212nan-0.316280-0.990810
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│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
[29]:
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │ @@ -3241,98 +3241,98 @@
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
[29]:
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
│ │ │ │ +        }
    
                A        B        C        D        E    

│ │ │ │                  
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
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│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
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│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │      
    
                A        B        C        D        E    
0-1.000000-1.329212nan0.3162800.990810
1-2.0000001.0708161.438713-0.564417-0.295722
2-3.0000001.626404-0.219565-0.678805-1.889273
3-4.000000-0.961538-0.104011nan-0.850229
4-5.000000-1.453425-1.057737-0.165562-0.515018
5-6.0000001.336936-0.562861-1.3928550.063328
6-7.000000-0.121668-1.2076030.002040-1.627796
7-8.000000-0.354493-1.0375280.385684-0.519818
8-9.000000-1.6865831.325963-1.4289842.089354
9-10.0000000.129820-0.6315230.586538-0.2907200-1.000000-1.329212nan0.3162800.990810
1-2.0000001.0708161.438713-0.564417-0.295722
2-3.0000001.626404-0.219565-0.678805-1.889273
3-4.000000-0.961538-0.104011nan-0.850229
4-5.000000-1.453425-1.057737-0.165562-0.515018
5-6.0000001.336936-0.562861-1.3928550.063328
6-7.000000-0.121668-1.2076030.002040-1.627796
7-8.000000-0.354493-1.0375280.385684-0.519818
8-9.000000-1.6865831.325963-1.4289842.089354
9-10.0000000.129820-0.6315230.586538-0.290720

│ │ │ │  

│ │ │ │  
Notice that you’re able to share the styles even though they’re data aware. The styles are re-evaluated on the new DataFrame they’ve been used upon.

│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
Other Options

│ │ │ │ @@ -3368,101 +3368,101 @@
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
[30]:
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
│ │ │ │ +        }
    
                A        B        C        D        E    

│ │ │ │                  
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │      
    
                A        B        C        D        E    
01.001.33nan-0.32-0.99
12.00-1.07-1.440.560.30
23.00-1.630.220.681.89
34.000.960.10nan0.85
45.001.451.060.170.52
56.00-1.340.561.39-0.06
67.000.121.21-0.001.63
78.000.351.04-0.390.52
89.001.69-1.331.43-2.09
910.00-0.130.63-0.590.2901.001.33nan-0.32-0.99
12.00-1.07-1.440.560.30
23.00-1.630.220.681.89
34.000.960.10nan0.85
45.001.451.060.170.52
56.00-1.340.561.39-0.06
67.000.121.21-0.001.63
78.000.351.04-0.390.52
89.001.69-1.331.43-2.09
910.00-0.130.63-0.590.29

│ │ │ │  

│ │ │ │  
Or through a set_precision method.

│ │ │ │  

│ │ │ │  
[31]:
│ │ │ │  

│ │ │ │ @@ -3477,101 +3477,101 @@
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
[31]:
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
│ │ │ │ +        }
    
                A        B        C        D        E    

│ │ │ │                  
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │      
    
                A        B        C        D        E    
01.001.33nan-0.32-0.99
12.00-1.07-1.440.560.30
23.00-1.630.220.681.89
34.000.960.10nan0.85
45.001.451.060.170.52
56.00-1.340.561.39-0.06
67.000.121.21-0.001.63
78.000.351.04-0.390.52
89.001.69-1.331.43-2.09
910.00-0.130.63-0.590.2901.001.33nan-0.32-0.99
12.00-1.07-1.440.560.30
23.00-1.630.220.681.89
34.000.960.10nan0.85
45.001.451.060.170.52
56.00-1.340.561.39-0.06
67.000.121.21-0.001.63
78.000.351.04-0.390.52
89.001.69-1.331.43-2.09
910.00-0.130.63-0.590.29

│ │ │ │  

│ │ │ │  
Setting the precision only affects the printed number; the full-precision values are always passed to your style functions. You can always use df.round(2).style if you’d prefer to round from the start.

│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
Captions

│ │ │ │ @@ -3588,199 +3588,199 @@
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
[32]:
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
│ │ │ │ +        }
Colormaps, with a caption.    
                A        B        C        D        E    

│ │ │ │                  
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
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│ │ │ │ -            
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│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
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│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │      
Colormaps, with a caption.    
                A        B        C        D        E    
01.0000001.329212nan-0.316280-0.990810
12.000000-1.070816-1.4387130.5644170.295722
23.000000-1.6264040.2195650.6788051.889273
34.0000000.9615380.104011nan0.850229
45.0000001.4534251.0577370.1655620.515018
56.000000-1.3369360.5628611.392855-0.063328
67.0000000.1216681.207603-0.0020401.627796
78.0000000.3544931.037528-0.3856840.519818
89.0000001.686583-1.3259631.428984-2.089354
910.000000-0.1298200.631523-0.5865380.29072001.0000001.329212nan-0.316280-0.990810
12.000000-1.070816-1.4387130.5644170.295722
23.000000-1.6264040.2195650.6788051.889273
34.0000000.9615380.104011nan0.850229
45.0000001.4534251.0577370.1655620.515018
56.000000-1.3369360.5628611.392855-0.063328
67.0000000.1216681.207603-0.0020401.627796
78.0000000.3544931.037528-0.3856840.519818
89.0000001.686583-1.3259631.428984-2.089354
910.000000-0.1298200.631523-0.5865380.290720

│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
Table styles

│ │ │ │  
The next option you have are “table styles”. These are styles that apply to the table as a whole, but don’t look at the data. Certain sytlings, including pseudo-selectors like :hover can only be used this way.

│ │ │ │ @@ -3809,101 +3809,101 @@
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
[33]:
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
│ │ │ │ +    }
Hover to highlight.    
                A        B        C        D        E    

│ │ │ │                  
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │      
Hover to highlight.    
                A        B        C        D        E    
01.0000001.329212nan-0.316280-0.990810
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23.000000-1.6264040.2195650.6788051.889273
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23.000000-1.6264040.2195650.6788051.889273
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table_styles should be a list of dictionaries. Each dictionary should have the selector and props keys. The value for selector should be a valid CSS selector. Recall that all the styles are already attached to an id, unique to each Styler. This selector is in addition to that id. The value for props should be a list of tuples of ('attribute', 'value').

│ │ │ │  
table_styles are extremely flexible, but not as fun to type out by hand. We hope to collect some useful ones either in pandas, or preferable in a new package that builds on top the tools here.

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│ │ │ │ @@ -3923,96 +3923,96 @@
│ │ │ │  

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│ │ │ │  
[34]:
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│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
│ │ │ │ +        }
    
                A        B        C        D        E    

│ │ │ │                  
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
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│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
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│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
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│ │ │ │ -                        
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│ │ │ │ -                        
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│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │      
    
                A        B        C        D        E    
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Hiding the Index or Columns

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The index can be hidden from rendering by calling Styler.hide_index. Columns can be hidden from rendering by calling Styler.hide_columns and passing in the name of a column, or a slice of columns.

│ │ │ │ @@ -4027,84 +4027,84 @@
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[35]:
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│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
│ │ │ │ +
    
        A        B        C        D        E    

│ │ │ │                  
│ │ │ │ -                                
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│ │ │ │ +                                
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
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│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │              
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│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
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│ │ │ │ +                        
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│ │ │ │ -                        
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│ │ │ │ +                        
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│ │ │ │              
│ │ │ │              
│ │ │ │ -                                
│ │ │ │ -                        
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│ │ │ │ +                        
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│ │ │ │ +                        
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│ │ │ │              
│ │ │ │ -                                
│ │ │ │ -                        
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│ │ │ │ +                                
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │              
│ │ │ │ -                                
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                                
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │              
│ │ │ │ -                                
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ +                                
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │      
    
        A        B        C        D        E    
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│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
[36]:
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │ @@ -4115,74 +4115,74 @@
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
[36]:
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│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
│ │ │ │ +
    
                A        B        E    

│ │ │ │                  
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                                        
│ │ │ │              
│ │ │ │              
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                                        
│ │ │ │              
│ │ │ │              
│ │ │ │ -                        
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│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                                        
│ │ │ │              
│ │ │ │              
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                                        
│ │ │ │              
│ │ │ │              
│ │ │ │ -                        
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│ │ │ │ -                                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                                        
│ │ │ │              
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│ │ │ │ -                        
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│ │ │ │              
│ │ │ │ -                        
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│ │ │ │ -                                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                                        
│ │ │ │              
│ │ │ │      
    
                A        B        E    
01.0000001.329212-0.99081001.0000001.329212-0.990810
12.000000-1.0708160.29572212.000000-1.0708160.295722
23.000000-1.6264041.88927323.000000-1.6264041.889273
34.0000000.9615380.85022934.0000000.9615380.850229
45.0000001.4534250.51501845.0000001.4534250.515018
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│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
CSS classes

│ │ │ │  
Certain CSS classes are attached to cells.

│ │ │ │ @@ -4246,181 +4246,181 @@
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
│ │ │ │ +        }
    
                A        B        C        D        E    

│ │ │ │                  
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
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│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
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│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -                        
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│ │ │ │ -                        
│ │ │ │ -            
│ │ │ │ -            
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│ │ │ │ -                        
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│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
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│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
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│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
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│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
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│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +            
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │ +                        
│ │ │ │              
│ │ │ │      
    
                A        B        C        D        E    
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│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
[38]:
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │ @@ -4458,1583 +4458,1583 @@
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
[39]:
│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  

│ │ │ │  
│ │ │ │ +        }
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│ │ │ │  
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ABCD
001.0000001.0000001.3292121.329212nannan-0.316280-0.316280-0.990810-0.990810
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889.0000009.0000001.6865831.686583-1.325963-1.3259631.4289841.428984-2.089354-2.089354
9910.00000010.000000-0.129820-0.1298200.6315230.631523-0.586538-0.5865380.2907200.290720

│ │ │ │  

│ │ │ │  
Our custom template accepts a table_title keyword. We can provide the value in the .render method.

│ │ │ │ @@ -6426,15 +6426,15 @@
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│ │ │ │  
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Extending Example

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│ │ │ │ @@ -6444,237 +6444,237 @@
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ABCD
001.0000001.0000001.3292121.329212nannan-0.316280-0.316280-0.990810-0.990810
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223.0000003.000000-1.626404-1.6264040.2195650.2195650.6788050.6788051.8892731.889273
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445.0000005.0000001.4534251.4534251.0577371.0577370.1655620.1655620.5150180.515018
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│ │ │ │  

│ │ │ │  
For convenience, we provide the Styler.from_custom_template method that does the same as the custom subclass.

│ │ │ │ @@ -6697,15 +6697,15 @@
│ │ │ │  
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My Table

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│ │ │ │ @@ -6715,237 +6715,237 @@
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ABCD
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│ │ │ │
│ │ │ │

Here’s the template structure:

│ │ │ │ ├── html2text {} │ │ │ │ │ @@ -77,38 +77,38 @@ │ │ │ │ │ The above output looks very similar to the standard DataFrame HTML │ │ │ │ │ representation. But we’ve done some work behind the scenes to attach CSS │ │ │ │ │ classes to each cell. We can view these by calling the .render method. │ │ │ │ │ [4]: │ │ │ │ │ df.style.highlight_null().render().split('\n')[:10] │ │ │ │ │ [4]: │ │ │ │ │ [' │ │ │ │ │ + ' }
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ', │ │ │ │ │ ' ', │ │ │ │ │ ' ', │ │ │ │ │ ' ', │ │ │ │ │ ' ', │ │ │ │ │ ' ', │ │ │ │ │ ' '] │ │ │ │ │ The row0_col2 is the identifier for that particular cell. We’ve also │ │ │ │ │ prepended each row/column identifier with a UUID unique to each DataFrame so │ │ │ │ │ that the style from one doesn’t collide with the styling from another within │ │ │ │ │ the same notebook or page (you can set the uuid if you’d like to tie together │ │ │ │ │ the styling of two DataFrames). │ │ │ │ │ When writing style functions, you take care of producing the CSS attribute / │ │ │ ├── ./usr/share/doc/python-pandas-doc/html/user_guide/style.ipynb.gz │ │ │ │ ├── style.ipynb │ │ │ │ │ ├── Pretty-printed │ │ │ │ │ │┄ Similarity: 0.9997853087998139% │ │ │ │ │ │┄ Differences: {"'cells'": "{5: {'outputs': {0: {'data': {'text/html': {insert: [(1, '
A BC D E
01.0000001.329212nan- │ │ │ │ │ +id="T_ae121fe6_e689_11ef_8b59_cf981f471b6crow0_col3" class="data row0 col3" >- │ │ │ │ │ 0.316280
\n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ "\n", │ │ │ │ │ │ "\n", │ │ │ │ │ │ "\n", │ │ │ │ │ │ "
A B C D E\n", │ │ │ │ │ │ - "\n", │ │ │ │ │ │ + "
A B C D E
\n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ "
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A B C D E
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A B C D E
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Colormaps, with a caption.
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My Table

\n", │ │ │ │ │ │ "\n", │ │ │ │ │ │ - "\n", │ │ │ │ │ │ + "
\n", │ │ │ │ │ │ "\n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ @@ -6486,245 +6486,245 @@ │ │ │ │ │ │ "\n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ "\n", │ │ │ │ │ │ "
ABCD
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Extending Example

\n", │ │ │ │ │ │ "\n", │ │ │ │ │ │ - "\n", │ │ │ │ │ │ + "
\n", │ │ │ │ │ │ "\n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ @@ -6770,237 +6770,237 @@ │ │ │ │ │ │ "\n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ "\n", │ │ │ │ │ │ "
ABCD
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\n" │ │ │ │ │ │ ], │ │ │ │ │ │ "text/plain": [ │ │ │ │ │ │ @@ -7036,15 +7036,15 @@ │ │ │ │ │ │ "\n", │ │ │ │ │ │ "\n", │ │ │ │ │ │ "\n", │ │ │ │ │ │ "\n", │ │ │ │ │ │ "\n", │ │ │ │ │ │ "

My Table

\n", │ │ │ │ │ │ "\n", │ │ │ │ │ │ - "\n", │ │ │ │ │ │ + "
\n", │ │ │ │ │ │ "\n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ @@ -7054,245 +7054,245 @@ │ │ │ │ │ │ "\n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ - " \n", │ │ │ │ │ │ + " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ " \n", │ │ │ │ │ │ "\n", │ │ │ │ │ │ "
ABCD
001.0000001.0000001.3292121.329212nannan-0.316280-0.316280-0.990810-0.990810
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\n" │ │ │ │ │ │ ], │ │ │ │ │ │ "text/plain": [ │ │ │ │ │ │ - ".MyStyler at 0x7ffa999c6220>" │ │ │ │ │ │ + ".MyStyler at 0x7efc442f61c0>" │ │ │ │ │ │ ] │ │ │ │ │ │ }, │ │ │ │ │ │ "execution_count": 46, │ │ │ │ │ │ "metadata": {}, │ │ │ │ │ │ "output_type": "execute_result" │ │ │ │ │ │ } │ │ │ │ │ │ ], │ │ │ ├── ./usr/share/doc/python-pandas-doc/html/user_guide/timeseries.html │ │ │ │ @@ -2344,24 +2344,24 @@ │ │ │ │ .....: │ │ │ │ │ │ │ │ In [271]: cal = get_calendar('ExampleCalendar') │ │ │ │ │ │ │ │ In [272]: cal.rules │ │ │ │ Out[272]: │ │ │ │ [Holiday: Memorial Day (month=5, day=31, offset=<DateOffset: weekday=MO(-1)>), │ │ │ │ - Holiday: July 4th (month=7, day=4, observance=<function nearest_workday at 0x7fb7115d60d0>), │ │ │ │ + Holiday: July 4th (month=7, day=4, observance=<function nearest_workday at 0x7f4af05090d0>), │ │ │ │ Holiday: Columbus Day (month=10, day=1, offset=<DateOffset: weekday=MO(+2)>)] │ │ │ │ │ │ │ │ In [273]: new_cal = HolidayCalendarFactory('NewExampleCalendar', cal, USLaborDay) │ │ │ │ │ │ │ │ In [274]: new_cal.rules │ │ │ │ Out[274]: │ │ │ │ [Holiday: Labor Day (month=9, day=1, offset=<DateOffset: weekday=MO(+1)>), │ │ │ │ Holiday: Memorial Day (month=5, day=31, offset=<DateOffset: weekday=MO(-1)>), │ │ │ │ - Holiday: July 4th (month=7, day=4, observance=<function nearest_workday at 0x7fb7115d60d0>), │ │ │ │ + Holiday: July 4th (month=7, day=4, observance=<function nearest_workday at 0x7f4af05090d0>), │ │ │ │ Holiday: Columbus Day (month=10, day=1, offset=<DateOffset: weekday=MO(+2)>)] │ │ │ │
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ 
# eval with NumExpr backend
│ │ │ │  In [104]: %timeit pd.eval('df1 + df2 + df3 + df4')
│ │ │ │ -23.8 ms +- 1.16 ms per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
│ │ │ │ +24.4 ms +- 2.31 ms per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
│ │ │ │
│ │ │ │
│ │ │ │ 
# pure Python evaluation
│ │ │ │  In [105]: %timeit df1 + df2 + df3 + df4
│ │ │ │ -51.1 ms +- 4.21 ms per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
│ │ │ │ +55.6 ms +- 5.98 ms per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
│ │ │ │
│ │ │ │
│ │ │ │

For more details, see the the docs

│ │ │ │ │ │ │ │

  • Similar to pandas.eval, DataFrame has a new │ │ │ │ DataFrame.eval method that evaluates an expression in the context of │ │ │ │ the DataFrame. For example,

    │ │ │ │ ├── html2text {} │ │ │ │ │ @@ -864,18 +864,18 @@ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ In [103]: df1, df2, df3, df4 = [pd.DataFrame(np.random.randn(nrows, │ │ │ │ │ ncols)) │ │ │ │ │ .....: for _ in range(4)] │ │ │ │ │ .....: │ │ │ │ │ # eval with NumExpr backend │ │ │ │ │ In [104]: %timeit pd.eval('df1 + df2 + df3 + df4') │ │ │ │ │ - 23.8 ms +- 1.16 ms per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10 loops each) │ │ │ │ │ + 24.4 ms +- 2.31 ms per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10 loops each) │ │ │ │ │ # pure Python evaluation │ │ │ │ │ In [105]: %timeit df1 + df2 + df3 + df4 │ │ │ │ │ - 51.1 ms +- 4.21 ms per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10 loops each) │ │ │ │ │ + 55.6 ms +- 5.98 ms per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 10 loops each) │ │ │ │ │ For more details, see the the_docs │ │ │ │ │ * Similar to pandas.eval, DataFrame has a new DataFrame.eval method that │ │ │ │ │ evaluates an expression in the context of the DataFrame. For example, │ │ │ │ │ In [106]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 2), columns=['a', 'b']) │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ In [107]: df.eval('a + b') │ │ │ │ │ Out[107]: │ │ │ ├── ./usr/share/doc/python-pandas-doc/html/whatsnew/v0.15.0.html │ │ │ │ @@ -1217,25 +1217,25 @@ │ │ │ │ ....: │ │ │ │ │ │ │ │ In [96]: df.describe(include=["object"]) │ │ │ │ Out[96]: │ │ │ │ catA catB │ │ │ │ count 24 24 │ │ │ │ unique 2 4 │ │ │ │ -top foo a │ │ │ │ +top foo c │ │ │ │ freq 16 6 │ │ │ │ │ │ │ │ [4 rows x 2 columns] │ │ │ │ │ │ │ │ In [97]: df.describe(include=["number", "object"], exclude=["float"]) │ │ │ │ Out[97]: │ │ │ │ catA catB numC │ │ │ │ count 24 24 24.000000 │ │ │ │ unique 2 4 NaN │ │ │ │ -top foo a NaN │ │ │ │ +top foo c NaN │ │ │ │ freq 16 6 NaN │ │ │ │ mean NaN NaN 11.500000 │ │ │ │ std NaN NaN 7.071068 │ │ │ │ min NaN NaN 0.000000 │ │ │ │ 25% NaN NaN 5.750000 │ │ │ │ 50% NaN NaN 11.500000 │ │ │ │ 75% NaN NaN 17.250000 │ │ │ │ @@ -1246,15 +1246,15 @@ │ │ │ │ │ │ │ │

    Requesting all columns is possible with the shorthand ‘all’

    │ │ │ │ 
    In [98]: df.describe(include='all')
│ │ │ │  Out[98]: 
│ │ │ │         catA catB       numC       numD
│ │ │ │  count    24   24  24.000000  24.000000
│ │ │ │  unique    2    4        NaN        NaN
│ │ │ │ -top     foo    a        NaN        NaN
│ │ │ │ +top     foo    c        NaN        NaN
│ │ │ │  freq     16    6        NaN        NaN
│ │ │ │  mean    NaN  NaN  11.500000  12.000000
│ │ │ │  std     NaN  NaN   7.071068   7.071068
│ │ │ │  min     NaN  NaN   0.000000   0.500000
│ │ │ │  25%     NaN  NaN   5.750000   6.250000
│ │ │ │  50%     NaN  NaN  11.500000  12.000000
│ │ │ │  75%     NaN  NaN  17.250000  17.750000
│ │ │ │ ├── html2text {}
│ │ │ │ │ @@ -1091,25 +1091,25 @@
│ │ │ │ │           ....:
│ │ │ │ │  
│ │ │ │ │        In [96]: df.describe(include=["object"])
│ │ │ │ │        Out[96]:
│ │ │ │ │               catA catB
│ │ │ │ │        count    24   24
│ │ │ │ │        unique    2    4
│ │ │ │ │ -      top     foo    a
│ │ │ │ │ +      top     foo    c
│ │ │ │ │        freq     16    6
│ │ │ │ │  
│ │ │ │ │        [4 rows x 2 columns]
│ │ │ │ │  
│ │ │ │ │        In [97]: df.describe(include=["number", "object"], exclude=["float"])
│ │ │ │ │        Out[97]:
│ │ │ │ │               catA catB       numC
│ │ │ │ │        count    24   24  24.000000
│ │ │ │ │        unique    2    4        NaN
│ │ │ │ │ -      top     foo    a        NaN
│ │ │ │ │ +      top     foo    c        NaN
│ │ │ │ │        freq     16    6        NaN
│ │ │ │ │        mean    NaN  NaN  11.500000
│ │ │ │ │        std     NaN  NaN   7.071068
│ │ │ │ │        min     NaN  NaN   0.000000
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│ │ │ │ │        75%     NaN  NaN  17.250000
│ │ │ │ │ @@ -1118,15 +1118,15 @@
│ │ │ │ │        [11 rows x 3 columns]
│ │ │ │ │        Requesting all columns is possible with the shorthand ‘all’
│ │ │ │ │        In [98]: df.describe(include='all')
│ │ │ │ │        Out[98]:
│ │ │ │ │               catA catB       numC       numD
│ │ │ │ │        count    24   24  24.000000  24.000000
│ │ │ │ │        unique    2    4        NaN        NaN
│ │ │ │ │ -      top     foo    a        NaN        NaN
│ │ │ │ │ +      top     foo    c        NaN        NaN
│ │ │ │ │        freq     16    6        NaN        NaN
│ │ │ │ │        mean    NaN  NaN  11.500000  12.000000
│ │ │ │ │        std     NaN  NaN   7.071068   7.071068
│ │ │ │ │        min     NaN  NaN   0.000000   0.500000
│ │ │ │ │        25%     NaN  NaN   5.750000   6.250000
│ │ │ │ │        50%     NaN  NaN  11.500000  12.000000
│ │ │ │ │        75%     NaN  NaN  17.250000  17.750000
│ │ │ ├── ./usr/share/doc/python-pandas-doc/html/whatsnew/v0.17.0.html
│ │ │ │ @@ -854,18 +854,18 @@
│ │ │ │
    │ │ │ │
    │ │ │ │

    Note

    │ │ │ │

    If you want to perform calculations based on today’s date, use Timestamp.now() and pandas.tseries.offsets.

    │ │ │ │ 
    In [66]: import pandas.tseries.offsets as offsets
│ │ │ │  
│ │ │ │  In [67]: pd.Timestamp.now()
│ │ │ │ -Out[67]: Timestamp('2024-01-07 05:34:39.314052')
│ │ │ │ +Out[67]: Timestamp('2025-02-09 16:03:01.286217')
│ │ │ │  
│ │ │ │  In [68]: pd.Timestamp.now() + offsets.DateOffset(years=1)
│ │ │ │ -Out[68]: Timestamp('2025-01-07 05:34:39.316255')
│ │ │ │ +Out[68]: Timestamp('2026-02-09 16:03:01.289022')
│ │ │ │
    │ │ │ │
    │ │ │ │
    │ │ │ │
    │ │ │ │ │ │ │ │
    │ │ │ │

    Changes to Index comparisons

    │ │ │ │ ├── html2text {} │ │ │ │ │ @@ -698,18 +698,18 @@ │ │ │ │ │ freq=None) │ │ │ │ │ Note │ │ │ │ │ If you want to perform calculations based on today’s date, use Timestamp.now │ │ │ │ │ () and pandas.tseries.offsets. │ │ │ │ │ In [66]: import pandas.tseries.offsets as offsets │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ In [67]: pd.Timestamp.now() │ │ │ │ │ -Out[67]: Timestamp('2024-01-07 05:34:39.314052') │ │ │ │ │ +Out[67]: Timestamp('2025-02-09 16:03:01.286217') │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ In [68]: pd.Timestamp.now() + offsets.DateOffset(years=1) │ │ │ │ │ -Out[68]: Timestamp('2025-01-07 05:34:39.316255') │ │ │ │ │ +Out[68]: Timestamp('2026-02-09 16:03:01.289022') │ │ │ │ │ **** Changes to Index comparisons¶ **** │ │ │ │ │ Operator equal on Index should behavior similarly to Series (GH9947, GH10637) │ │ │ │ │ Starting in v0.17.0, comparing Index objects of different lengths will raise a │ │ │ │ │ ValueError. This is to be consistent with the behavior of Series. │ │ │ │ │ Previous behavior: │ │ │ │ │ In [2]: pd.Index([1, 2, 3]) == pd.Index([1, 4, 5]) │ │ │ │ │ Out[2]: array([ True, False, False], dtype=bool) │ │ │ ├── ./usr/share/doc/python-pandas-doc/html/whatsnew/v0.18.0.html │ │ │ │ @@ -996,15 +996,15 @@ │ │ │ │
    │ │ │ │

    New API:

    │ │ │ │

    Now, you can write .resample(..) as a 2-stage operation like .groupby(...), which │ │ │ │ yields a Resampler.

    │ │ │ │ 
    In [82]: r = df.resample('2s')
│ │ │ │  
│ │ │ │  In [83]: r
│ │ │ │ -Out[83]: <pandas.core.resample.DatetimeIndexResampler object at 0x7fb708ef60d0>
│ │ │ │ +Out[83]: <pandas.core.resample.DatetimeIndexResampler object at 0x7f4ae9e76970>
│ │ │ │
    │ │ │ │
    │ │ │ │
    │ │ │ │

    Downsampling

    │ │ │ │

    You can then use this object to perform operations. │ │ │ │ These are downsampling operations (going from a higher frequency to a lower one).

    │ │ │ │ 
    In [84]: r.mean()
│ │ │ │ ├── html2text {}
│ │ │ │ │ @@ -834,15 +834,15 @@
│ │ │ │ │  2010-01-01 09:00:08  1.020940  1.068634  1.146402  1.613897
│ │ │ │ │  New API:
│ │ │ │ │  Now, you can write .resample(..) as a 2-stage operation like .groupby(...),
│ │ │ │ │  which yields a Resampler.
│ │ │ │ │  In [82]: r = df.resample('2s')
│ │ │ │ │  
│ │ │ │ │  In [83]: r
│ │ │ │ │ -Out[83]: 
│ │ │ │ │ +Out[83]: 
│ │ │ │ │  *** Downsampling¶ ***
│ │ │ │ │  You can then use this object to perform operations. These are downsampling
│ │ │ │ │  operations (going from a higher frequency to a lower one).
│ │ │ │ │  In [84]: r.mean()
│ │ │ │ │  Out[84]:
│ │ │ │ │                              A         B         C         D
│ │ │ │ │  2010-01-01 09:00:00  0.485748  0.447351  0.357096  0.793615
│ │ │ ├── ./usr/share/doc/python-pandas-doc/html/whatsnew/v0.21.0.html
│ │ │ │ @@ -256,17 +256,17 @@
│ │ │ │  2  3  6
│ │ │ │  
│ │ │ │  [3 rows x 2 columns]
│ │ │ │  
│ │ │ │  In [13]: df.rename(id, axis='index')
│ │ │ │  Out[13]: 
│ │ │ │                   A  B
│ │ │ │ -140425399523600  1  4
│ │ │ │ -140425399523632  2  5
│ │ │ │ -140425399523664  3  6
│ │ │ │ +139961021921552  1  4
│ │ │ │ +139961021921584  2  5
│ │ │ │ +139961021921616  3  6
│ │ │ │  
│ │ │ │  [3 rows x 2 columns]
│ │ │ │
    │ │ │ │
    │ │ │ │

    And reindex:

    │ │ │ │ 
    In [14]: df.reindex(['A', 'B', 'C'], axis='columns')
│ │ │ │  Out[14]: 
│ │ │ │ @@ -287,17 +287,17 @@
│ │ │ │  [3 rows x 2 columns]
│ │ │ │
    │ │ │ │
    │ │ │ │

    The “index, columns” style continues to work as before.

    │ │ │ │ 
    In [16]: df.rename(index=id, columns=str.lower)
│ │ │ │  Out[16]: 
│ │ │ │                   a  b
│ │ │ │ -140425399523600  1  4
│ │ │ │ -140425399523632  2  5
│ │ │ │ -140425399523664  3  6
│ │ │ │ +139961021921552  1  4
│ │ │ │ +139961021921584  2  5
│ │ │ │ +139961021921616  3  6
│ │ │ │  
│ │ │ │  [3 rows x 2 columns]
│ │ │ │  
│ │ │ │  In [17]: df.reindex(index=[0, 1, 3], columns=['A', 'B', 'C'])
│ │ │ │  Out[17]: 
│ │ │ │       A    B   C
│ │ │ │  0  1.0  4.0 NaN
│ │ │ │ ├── html2text {}
│ │ │ │ │ @@ -195,17 +195,17 @@
│ │ │ │ │  2  3  6
│ │ │ │ │  
│ │ │ │ │  [3 rows x 2 columns]
│ │ │ │ │  
│ │ │ │ │  In [13]: df.rename(id, axis='index')
│ │ │ │ │  Out[13]:
│ │ │ │ │                   A  B
│ │ │ │ │ -140425399523600  1  4
│ │ │ │ │ -140425399523632  2  5
│ │ │ │ │ -140425399523664  3  6
│ │ │ │ │ +139961021921552  1  4
│ │ │ │ │ +139961021921584  2  5
│ │ │ │ │ +139961021921616  3  6
│ │ │ │ │  
│ │ │ │ │  [3 rows x 2 columns]
│ │ │ │ │  And reindex:
│ │ │ │ │  In [14]: df.reindex(['A', 'B', 'C'], axis='columns')
│ │ │ │ │  Out[14]:
│ │ │ │ │     A  B   C
│ │ │ │ │  0  1  4 NaN
│ │ │ │ │ @@ -222,17 +222,17 @@
│ │ │ │ │  3  NaN  NaN
│ │ │ │ │  
│ │ │ │ │  [3 rows x 2 columns]
│ │ │ │ │  The “index, columns” style continues to work as before.
│ │ │ │ │  In [16]: df.rename(index=id, columns=str.lower)
│ │ │ │ │  Out[16]:
│ │ │ │ │                   a  b
│ │ │ │ │ -140425399523600  1  4
│ │ │ │ │ -140425399523632  2  5
│ │ │ │ │ -140425399523664  3  6
│ │ │ │ │ +139961021921552  1  4
│ │ │ │ │ +139961021921584  2  5
│ │ │ │ │ +139961021921616  3  6
│ │ │ │ │  
│ │ │ │ │  [3 rows x 2 columns]
│ │ │ │ │  
│ │ │ │ │  In [17]: df.reindex(index=[0, 1, 3], columns=['A', 'B', 'C'])
│ │ │ │ │  Out[17]:
│ │ │ │ │       A    B   C
│ │ │ │ │  0  1.0  4.0 NaN
│ │ │ ├── ./usr/share/doc/python-pandas-doc/html/whatsnew/v0.24.0.html
│ │ │ │ @@ -217,18 +217,18 @@
│ │ │ │  a new ndarray of period objects each time.
    
│ │ │ │  
    In [18]: idx.values
│ │ │ │  Out[18]: 
│ │ │ │  array([Period('2000-01-01', 'D'), Period('2000-01-02', 'D'),
│ │ │ │         Period('2000-01-03', 'D'), Period('2000-01-04', 'D')], dtype=object)
│ │ │ │  
│ │ │ │  In [19]: id(idx.values)
│ │ │ │ -Out[19]: 140424283802240
│ │ │ │ +Out[19]: 139959978499008
│ │ │ │  
│ │ │ │  In [20]: id(idx.values)
│ │ │ │ -Out[20]: 140424361164112
│ │ │ │ +Out[20]: 139959757729424
│ │ │ │  
    
│ │ │ │  
    
│ │ │ │  
    If you need an actual NumPy array, use Series.to_numpy() or Index.to_numpy().
    
│ │ │ │  
    In [21]: idx.to_numpy()
│ │ │ │  Out[21]: 
│ │ │ │  array([Period('2000-01-01', 'D'), Period('2000-01-02', 'D'),
│ │ │ │         Period('2000-01-03', 'D'), Period('2000-01-04', 'D')], dtype=object)
│ │ │ │ @@ -465,15 +465,15 @@
│ │ │ │  
│ │ │ │  In [47]: def format_and_align(styler):
│ │ │ │     ....:     return (styler.format({'N': '{:,}', 'X': '{:.1%}'})
│ │ │ │     ....:                   .set_properties(**{'text-align': 'right'}))
│ │ │ │     ....: 
│ │ │ │  
│ │ │ │  In [48]: df.style.pipe(format_and_align).set_caption('Summary of results.')
│ │ │ │ -Out[48]: <pandas.io.formats.style.Styler at 0x7fb7187847f0>
│ │ │ │ +Out[48]: <pandas.io.formats.style.Styler at 0x7f4af96880d0>
│ │ │ │  
    
│ │ │ │  
    
│ │ │ │  
    Similar methods already exist for other classes in pandas, including DataFrame.pipe(),
│ │ │ │  GroupBy.pipe(), and Resampler.pipe().
    
│ │ │ │
    │ │ │ │
    │ │ │ │

    Renaming names in a MultiIndex

    │ │ │ │ ├── html2text {} │ │ │ │ │ @@ -165,18 +165,18 @@ │ │ │ │ │ each time. │ │ │ │ │ In [18]: idx.values │ │ │ │ │ Out[18]: │ │ │ │ │ array([Period('2000-01-01', 'D'), Period('2000-01-02', 'D'), │ │ │ │ │ Period('2000-01-03', 'D'), Period('2000-01-04', 'D')], dtype=object) │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ In [19]: id(idx.values) │ │ │ │ │ -Out[19]: 140424283802240 │ │ │ │ │ +Out[19]: 139959978499008 │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ In [20]: id(idx.values) │ │ │ │ │ -Out[20]: 140424361164112 │ │ │ │ │ +Out[20]: 139959757729424 │ │ │ │ │ If you need an actual NumPy array, use Series.to_numpy() or Index.to_numpy(). │ │ │ │ │ In [21]: idx.to_numpy() │ │ │ │ │ Out[21]: │ │ │ │ │ array([Period('2000-01-01', 'D'), Period('2000-01-02', 'D'), │ │ │ │ │ Period('2000-01-03', 'D'), Period('2000-01-04', 'D')], dtype=object) │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ In [22]: pd.Series(idx).to_numpy() │ │ │ │ │ @@ -375,15 +375,15 @@ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ In [47]: def format_and_align(styler): │ │ │ │ │ ....: return (styler.format({'N': '{:,}', 'X': '{:.1%}'}) │ │ │ │ │ ....: .set_properties(**{'text-align': 'right'})) │ │ │ │ │ ....: │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ In [48]: df.style.pipe(format_and_align).set_caption('Summary of results.') │ │ │ │ │ -Out[48]: │ │ │ │ │ +Out[48]: │ │ │ │ │ Similar methods already exist for other classes in pandas, including │ │ │ │ │ DataFrame.pipe(), GroupBy.pipe(), and Resampler.pipe(). │ │ │ │ │ **** Renaming names in a MultiIndex¶ **** │ │ │ │ │ DataFrame.rename_axis() now supports index and columns arguments and │ │ │ │ │ Series.rename_axis() supports index argument (GH19978). │ │ │ │ │ This change allows a dictionary to be passed so that some of the names of a │ │ │ │ │ MultiIndex can be changed. ├── python3-pandas-lib_1.1.5+dfsg-2_amd64.deb │ ├── file list │ │ @@ -1,3 +1,3 @@ │ │ -rw-r--r-- 0 0 0 4 2021-01-12 21:06:04.000000 debian-binary │ │ --rw-r--r-- 0 0 0 1980 2021-01-12 21:06:04.000000 control.tar.xz │ │ --rw-r--r-- 0 0 0 3289144 2021-01-12 21:06:04.000000 data.tar.xz │ │ +-rw-r--r-- 0 0 0 1972 2021-01-12 21:06:04.000000 control.tar.xz │ │ +-rw-r--r-- 0 0 0 3286752 2021-01-12 21:06:04.000000 data.tar.xz │ ├── control.tar.xz │ │ ├── control.tar │ │ │ ├── ./md5sums │ │ │ │ ├── ./md5sums │ │ │ │ │┄ Files differ │ ├── data.tar.xz │ │ ├── data.tar │ │ │ ├── ./usr/lib/python3/dist-packages/pandas/_libs/groupby.cpython-39-x86_64-linux-gnu.so │ │ │ │┄ File has been modified after NT_GNU_BUILD_ID has been applied. │ │ │ │ ├── readelf --wide --decompress --hex-dump=.gnu_debugaltlink {} │ │ │ │ │ @@ -1,9 +1,9 @@ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ Hex dump of section '.gnu_debugaltlink': │ │ │ │ │ 0x00000000 2f757372 2f6c6962 2f646562 75672f2e /usr/lib/debug/. │ │ │ │ │ 0x00000010 64777a2f 7838365f 36342d6c 696e7578 dwz/x86_64-linux │ │ │ │ │ 0x00000020 2d676e75 2f707974 686f6e33 2d70616e -gnu/python3-pan │ │ │ │ │ - 0x00000030 6461732d 6c69622e 64656275 67003ade das-lib.debug.:. │ │ │ │ │ - 0x00000040 0d363910 0dc79e50 a328055a c525846d .69....P.(.Z.%.m │ │ │ │ │ - 0x00000050 7d27 }' │ │ │ │ │ + 0x00000030 6461732d 6c69622e 64656275 67001601 das-lib.debug... │ │ │ │ │ + 0x00000040 76cebe33 d6990bb5 f6a58884 b578a542 v..3.........x.B │ │ │ │ │ + 0x00000050 f144 .D │ │ │ │ ├── readelf --wide --decompress --hex-dump=.gnu_debuglink {} │ │ │ │ │┄ error from `readelf --wide --decompress --hex-dump=.gnu_debuglink {}`: │ │ │ │ │┄ readelf: Error: no .dynamic section in the dynamic segment │ │ │ │ │ @@ -1,7 +1,7 @@ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ Hex dump of section '.gnu_debuglink': │ │ │ │ │ 0x00000000 35373930 39316636 64656137 61633736 579091f6dea7ac76 │ │ │ │ │ 0x00000010 37613561 31323765 33303262 65356265 7a5a127e302be5be │ │ │ │ │ 0x00000020 38336634 33302e64 65627567 00000000 83f430.debug.... │ │ │ │ │ - 0x00000030 439ed2c9 C... │ │ │ │ │ + 0x00000030 6f5c4f1a o\O. │ │ │ ├── ./usr/lib/python3/dist-packages/pandas/_libs/hashing.cpython-39-x86_64-linux-gnu.so │ │ │ │┄ File has been modified after NT_GNU_BUILD_ID has been applied. │ │ │ │ ├── readelf --wide --decompress --hex-dump=.gnu_debugaltlink {} │ │ │ │ │ @@ -1,9 +1,9 @@ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ Hex dump of section '.gnu_debugaltlink': │ │ │ │ │ 0x00000000 2f757372 2f6c6962 2f646562 75672f2e /usr/lib/debug/. │ │ │ │ │ 0x00000010 64777a2f 7838365f 36342d6c 696e7578 dwz/x86_64-linux │ │ │ │ │ 0x00000020 2d676e75 2f707974 686f6e33 2d70616e -gnu/python3-pan │ │ │ │ │ - 0x00000030 6461732d 6c69622e 64656275 67003ade das-lib.debug.:. │ │ │ │ │ - 0x00000040 0d363910 0dc79e50 a328055a c525846d .69....P.(.Z.%.m │ │ │ │ │ - 0x00000050 7d27 }' │ │ │ │ │ + 0x00000030 6461732d 6c69622e 64656275 67001601 das-lib.debug... │ │ │ │ │ + 0x00000040 76cebe33 d6990bb5 f6a58884 b578a542 v..3.........x.B │ │ │ │ │ + 0x00000050 f144 .D │ │ │ │ ├── readelf --wide --decompress --hex-dump=.gnu_debuglink {} │ │ │ │ │┄ error from `readelf --wide --decompress --hex-dump=.gnu_debuglink {}`: │ │ │ │ │┄ readelf: Error: no .dynamic section in the dynamic segment │ │ │ │ │ @@ -1,7 +1,7 @@ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ Hex dump of section 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NT_GNU_BUILD_ID has been applied. │ │ │ │ ├── readelf --wide --decompress --hex-dump=.gnu_debugaltlink {} │ │ │ │ │ @@ -1,9 +1,9 @@ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ Hex dump of section '.gnu_debugaltlink': │ │ │ │ │ 0x00000000 2f757372 2f6c6962 2f646562 75672f2e /usr/lib/debug/. │ │ │ │ │ 0x00000010 64777a2f 7838365f 36342d6c 696e7578 dwz/x86_64-linux │ │ │ │ │ 0x00000020 2d676e75 2f707974 686f6e33 2d70616e -gnu/python3-pan │ │ │ │ │ - 0x00000030 6461732d 6c69622e 64656275 67003ade das-lib.debug.:. │ │ │ │ │ - 0x00000040 0d363910 0dc79e50 a328055a c525846d .69....P.(.Z.%.m │ │ │ │ │ - 0x00000050 7d27 }' │ │ │ │ │ + 0x00000030 6461732d 6c69622e 64656275 67001601 das-lib.debug... │ │ │ │ │ + 0x00000040 76cebe33 d6990bb5 f6a58884 b578a542 v..3.........x.B │ │ │ │ │ + 0x00000050 f144 .D │ │ │ │ ├── readelf --wide --decompress --hex-dump=.gnu_debuglink {} │ │ │ │ │┄ error from `readelf --wide --decompress --hex-dump=.gnu_debuglink {}`: │ │ │ │ │┄ readelf: Error: no .dynamic section in the dynamic segment │ │ │ │ │ @@ -1,7 +1,7 @@ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ Hex dump of section '.gnu_debuglink': │ │ │ │ │ 0x00000000 63346331 61353561 36613461 31393864 c4c1a55a6a4a198d │ │ │ │ │ 0x00000010 39353235 39653836 32323838 38656636 95259e8622888ef6 │ │ │ │ │ 0x00000020 64643532 66322e64 65627567 00000000 dd52f2.debug.... │ │ │ │ │ - 0x00000030 9b57028a .W.. │ │ │ │ │ + 0x00000030 a806fefd .... │ │ │ ├── ./usr/lib/python3/dist-packages/pandas/_libs/missing.cpython-39-x86_64-linux-gnu.so │ │ │ │┄ File has been modified after NT_GNU_BUILD_ID has been applied. │ │ │ │ ├── readelf --wide --decompress --hex-dump=.gnu_debugaltlink {} │ │ │ │ │ @@ -1,9 +1,9 @@ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ Hex dump of section '.gnu_debugaltlink': │ │ │ │ │ 0x00000000 2f757372 2f6c6962 2f646562 75672f2e /usr/lib/debug/. │ │ │ │ │ 0x00000010 64777a2f 7838365f 36342d6c 696e7578 dwz/x86_64-linux │ │ │ │ │ 0x00000020 2d676e75 2f707974 686f6e33 2d70616e -gnu/python3-pan │ │ │ │ │ - 0x00000030 6461732d 6c69622e 64656275 67003ade 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`readelf --wide --decompress --hex-dump=.gnu_debuglink {}`: │ │ │ │ │┄ readelf: Error: no .dynamic section in the dynamic segment │ │ │ │ │ @@ -1,7 +1,7 @@ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ Hex dump of section '.gnu_debuglink': │ │ │ │ │ 0x00000000 38666638 34616365 65626531 63333865 8ff84aceebe1c38e │ │ │ │ │ 0x00000010 33323838 32663762 38656265 36336335 32882f7b8ebe63c5 │ │ │ │ │ 0x00000020 33616238 38662e64 65627567 00000000 3ab88f.debug.... │ │ │ │ │ - 0x00000030 ac34d64e .4.N │ │ │ │ │ + 0x00000030 a55bef90 .[.. │ │ │ ├── ./usr/lib/python3/dist-packages/pandas/_libs/properties.cpython-39-x86_64-linux-gnu.so │ │ │ │┄ File has been modified after NT_GNU_BUILD_ID has been applied. │ │ │ │ ├── readelf --wide --decompress --hex-dump=.gnu_debugaltlink {} │ │ │ │ │ @@ -1,9 +1,9 @@ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ Hex dump of section '.gnu_debugaltlink': │ │ │ │ │ 0x00000000 2f757372 2f6c6962 2f646562 75672f2e /usr/lib/debug/. │ │ │ │ │ 0x00000010 64777a2f 7838365f 36342d6c 696e7578 dwz/x86_64-linux │ │ │ │ │ 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--hex-dump=.gnu_debuglink {} │ │ │ │ │┄ error from `readelf --wide --decompress --hex-dump=.gnu_debuglink {}`: │ │ │ │ │┄ readelf: Error: no .dynamic section in the dynamic segment │ │ │ │ │ @@ -1,7 +1,7 @@ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ Hex dump of section '.gnu_debuglink': │ │ │ │ │ 0x00000000 31336463 35353833 30633332 30666661 13dc55830c320ffa │ │ │ │ │ 0x00000010 31383833 62663265 36393931 63663666 1883bf2e6991cf6f │ │ │ │ │ 0x00000020 64376232 38362e64 65627567 00000000 d7b286.debug.... │ │ │ │ │ - 0x00000030 c9e9b110 .... │ │ │ │ │ + 0x00000030 a2657bfc .e{. │ │ │ ├── ./usr/lib/python3/dist-packages/pandas/_libs/reshape.cpython-39-x86_64-linux-gnu.so │ │ │ │┄ File has been modified after NT_GNU_BUILD_ID has been applied. │ │ │ │ ├── readelf --wide --decompress --hex-dump=.gnu_debugaltlink {} │ │ │ │ │ @@ -1,9 +1,9 @@ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ Hex dump of section '.gnu_debugaltlink': │ │ │ │ │ 0x00000000 2f757372 2f6c6962 2f646562 75672f2e /usr/lib/debug/. │ │ │ │ │ 0x00000010 64777a2f 7838365f 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'.gnu_debuglink': │ │ │ │ │ 0x00000000 63376661 32386465 31643263 39333366 c7fa28de1d2c933f │ │ │ │ │ 0x00000010 39333265 37613061 39353962 35313265 932e7a0a959b512e │ │ │ │ │ 0x00000020 31343165 61392e64 65627567 00000000 141ea9.debug.... │ │ │ │ │ - 0x00000030 e36be47e .k.~ │ │ │ │ │ + 0x00000030 5dfef1ef ]... │ │ │ ├── ./usr/lib/python3/dist-packages/pandas/_libs/writers.cpython-39-x86_64-linux-gnu.so │ │ │ │┄ File has been modified after NT_GNU_BUILD_ID has been applied. │ │ │ │ ├── readelf --wide --decompress --hex-dump=.gnu_debugaltlink {} │ │ │ │ │ @@ -1,9 +1,9 @@ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ Hex dump of section '.gnu_debugaltlink': │ │ │ │ │ 0x00000000 2f757372 2f6c6962 2f646562 75672f2e /usr/lib/debug/. │ │ │ │ │ 0x00000010 64777a2f 7838365f 36342d6c 696e7578 dwz/x86_64-linux │ │ │ │ │ 0x00000020 2d676e75 2f707974 686f6e33 2d70616e -gnu/python3-pan │ │ │ │ │ - 0x00000030 6461732d 6c69622e 64656275 67003ade das-lib.debug.:. │ │ │ │ │ - 0x00000040 0d363910 0dc79e50 a328055a c525846d 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│ │ │ │ │ │ Hex dump of section '.gnu_debugaltlink': │ │ │ │ │ 0x00000000 2f757372 2f6c6962 2f646562 75672f2e /usr/lib/debug/. │ │ │ │ │ 0x00000010 64777a2f 7838365f 36342d6c 696e7578 dwz/x86_64-linux │ │ │ │ │ 0x00000020 2d676e75 2f707974 686f6e33 2d70616e -gnu/python3-pan │ │ │ │ │ - 0x00000030 6461732d 6c69622e 64656275 67003ade das-lib.debug.:. │ │ │ │ │ - 0x00000040 0d363910 0dc79e50 a328055a c525846d .69....P.(.Z.%.m │ │ │ │ │ - 0x00000050 7d27 }' │ │ │ │ │ + 0x00000030 6461732d 6c69622e 64656275 67001601 das-lib.debug... │ │ │ │ │ + 0x00000040 76cebe33 d6990bb5 f6a58884 b578a542 v..3.........x.B │ │ │ │ │ + 0x00000050 f144 .D │ │ │ ├── ./usr/lib/debug/.build-id/25/f362602f1738f6bdd82bd4c4269598569686f8.debug │ │ │ │┄ File has been modified after NT_GNU_BUILD_ID has been applied. │ │ │ │ ├── readelf --wide --decompress --hex-dump=.gnu_debugaltlink {} │ │ │ │ │ @@ -1,9 +1,9 @@ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ Hex dump of section '.gnu_debugaltlink': │ │ │ │ │ 0x00000000 2f757372 2f6c6962 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