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분석 결과를 공유할 때 숫자 테이블만 전달하면 핵심 신호가 잘 보이지 않는 경우가 많습니다. Pandas Styler를 사용하면 조건 강조, 색상 스케일, 포맷을 적용해 검토 속도를 높일 수 있습니다.

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기본 스타일링

report = (
    summary.style
    .format({"revenue": "{:,.0f}", "growth": "{:.2%}"})
    .background_gradient(subset=["revenue"], cmap="Blues")
    .bar(subset=["growth"], color="#83CED2")
)

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조건 강조

def highlight_risk(row):
    if row["error_rate"] > 0.05:
        return ["background-color: #ffe5e5"] * len(row)
    return [""] * len(row)

styled = (
    qa_df.style
    .apply(highlight_risk, axis=1)
    .format({"error_rate": "{:.2%}"})
)

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리포트 저장

html = styled.to_html()
with open("reports/daily_quality.html", "w", encoding="utf-8") as f:
    f.write(html)
HTML로 저장하면 Slack/Notion/사내 위키에 바로 공유할 수 있습니다.

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운영 팁

  • 원본 데이터프레임과 스타일 객체를 분리해 관리합니다.
  • 숫자 포맷(format)을 먼저 적용한 뒤 색상 규칙을 적용합니다.
  • 임계값 기준(예: error_rate 5%)은 문서로 고정해 리포트 해석을 일관되게 유지합니다.

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이어서 볼 문서

데이터 검증 체크

리포팅 이전 단계에서 품질 지표를 검증합니다.

테스트/회귀 검증

리포트 생성 로직의 회귀 여부를 테스트합니다.