Python：如何根据行sale_hours与列小时条件为DataFrame值标黄

现有如下销售计划DataFrame表格：

需要实现：根据列对应的小时（0-12）与每行sale_hours字段指定的范围，若列小时处于该范围，则将对应单元格标黄高亮。

以下是基于Python Pandas的实现步骤：

1. 解析sale_hours字段，生成高亮小时列表 #

定义解析函数，处理单个区间、多个区间、跨天区间（如[11-2]代表11、12、0、1、2）：

import re
import pandas as pd

def parse_sale_hours(hours_str):
    # 提取所有区间字符串
    ranges = re.findall(r'\[(\d+-\d+)\]', hours_str)
    highlight_hours = set()
    
    for r in ranges:
        start, end = map(int, r.split('-'))
        if start <= end:
            # 正常连续区间，如1-2：包含1、2
            highlight_hours.update(range(start, end + 1))
        else:
            # 跨天区间，如11-2：包含11、12、0、1、2
            highlight_hours.update(range(start, 13))
            highlight_hours.update(range(0, end + 1))
    
    return highlight_hours

2. 创建样式函数，应用高亮规则 #

遍历每个单元格，判断当前列小时是否在该行的高亮列表中，符合条件则添加黄色背景样式：

def highlight_sale_hours(row):
    highlight_hours = parse_sale_hours(row['sale_hours'])
    styles = []
    for col in row.index:
        if col in ['item', 'sale_hours']:
            styles.append('')
        else:
            hour = int(col)
            styles.append('background-color: yellow' if hour in highlight_hours else '')
    return styles

3. 应用样式到DataFrame #

假设你的DataFrame名为sale_plan，执行以下代码生成带高亮的表格：

# 按行应用样式
styled_df = sale_plan.style.apply(highlight_sale_hours, axis=1)
# 直接显示表格（Jupyter环境中）或导出为HTML
styled_df

补充说明 #

• 支持所有示例中的区间格式，包括多区间组合。
• 若需导出结果，可使用styled_df.to_html('highlighted_sale_plan.html')保存为HTML文件。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Herry