优化Pandas大型DataFrame的HTML样式输出：解决浏览器渲染限制

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个较大的DataFrame用于演示
data = np.random.randint(-100, 100, size=(200, 5))
df_large = pd.DataFrame(data, columns=[f'col_{i}' for i in range(5)])

def simple_integer_formatting(val):
    """根据值正负应用颜色样式"""
    if val > 0:
        return 'color: green;'
    else:
        return 'color: red;'

# 这种方式会为每个单元格生成内联样式
styled_df_large = df_large.style.applymap(simple_integer_formatting)
# styled_df_large.to_html() # 在浏览器中打开这个HTML，可能发现部分样式缺失

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame([[-1, 2], [3, -2], [10, -5], [-7, 8]], index=["a", "b", "c", "d"], columns=["col_1", "col_2"])

# 定义一个lambda函数来根据值返回CSS类名
# 注意：这里我们返回的是类名字符串，而不是CSS样式字符串
get_class_name = lambda v: "cls-positive" if v > 0 else "cls-negative"

# 生成一个包含类名的DataFrame
# 这一步的applymap是用于生成类名，而不是直接应用样式
classes_df = df.applymap(get_class_name)
print("生成的类名DataFrame:")
print(classes_df)

生成的类名DataFrame:
       col_1        col_2
a  cls-negative  cls-positive
b  cls-positive  cls-negative
c  cls-positive  cls-negative
d  cls-negative  cls-positive

# 初始化Styler对象
styler = df.style

# 应用生成的类名DataFrame到Styler
styler = styler.set_td_classes(classes_df)

# 定义CSS样式规则
# 注意：选择器需要匹配之前定义的类名
styler = styler.set_table_styles([
    {'selector': '.cls-negative', 'props': 'color: red;'},  # 负值显示红色
    {'selector': '.cls-positive', 'props': 'color: green;'}   # 正值显示绿色
])

# 生成HTML
html_output = styler.to_html()

# 打印部分HTML输出（或保存到文件）
print("\n生成的HTML片段（包含<style>和class属性）:")
print(html_output[:500]) # 仅打印前500字符

import pandas as pd
import numpy as np

# 1. 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame([[-1, 2], [3, -2], [10, -5], [-7, 8]], index=["a", "b", "c", "d"], columns=["col_1", "col_2"])

# 2. 定义一个lambda函数来根据值返回CSS类名
get_class_name = lambda v: "cls-positive" if v > 0 else "cls-negative"

# 3. 生成一个包含类名的DataFrame
classes_df = df.applymap(get_class_name)

# 4. 初始化Styler对象并应用生成的类名
styler = df.style.set_td_classes(classes_df)

# 5. 定义CSS样式规则
styler = styler.set_table_styles([
    {'selector': '.cls-negative', 'props': 'color: red;'},
    {'selector': '.cls-positive', 'props': 'color: green;'}
])

# 6. 生成HTML
html_output = styler.to_html()

# 可以将html_output保存到文件并在浏览器中打开查看效果
with open("styled_dataframe.html", "w", encoding="utf-8") as f:
    f.write(html_output)

print("已生成 styled_dataframe.html 文件，请在浏览器中打开查看。")

# 打印生成的HTML片段，以便观察结构
print("\n--- HTML 输出片段 ---")
print(html_output[:700]) # 打印前700字符
print("...")

<style type="text/css">
#T_xxxxxx .cls-negative { /* T_xxxxxx是Pandas自动生成的表格ID */
  color: red;
}
#T_xxxxxx .cls-positive {
  color: green;
}
</style>

<tbody>
  <tr>
    <th id="T_xxxxxx_level0_row0" class="row_heading level0 row0" >a</th>
    <td id="T_xxxxxx_row0_col0" class="data row0 col0 cls-negative" >-1</td>
    <td id="T_xxxxxx_row0_col1" class="data row0 col1 cls-positive" >2</td>
  </tr>
  <!-- ... 其他行 ... -->
</tbody>