如何基于同Key列的两个Pandas DataFrame匹配值设置条件格式？

问题说明 #

现有两个Pandas DataFrame：df_diff和df_all，二者共享Key列，其余列名不同。需要遍历df_diff的每一行，通过Key在df_all中找到对应行，检查df_diff该行的每个单元格值是否存在于df_all对应行的任意单元格中，匹配的单元格设置红色背景。

示例数据 #

import pandas as pd

# 构造示例df_diff
df_diff = pd.DataFrame({
    'Key': ['Key2', 'Key3', 'Key4'],
    'Column_1': ['Value2', 'Value3', 'Value5'],
    'Column 2': ['Value3', 'Value4', 'Value6']
})

# 构造示例df_all
df_all = pd.DataFrame({
    'Key': ['Key2', 'Key3', 'Key6'],
    'Column_all_A': ['Value8', 'Value3', 'Value0'],
    'Column_all_B': ['Value2', 'Value10', 'Value11']
})

解决方案代码 #

# 将df_diff转换为Key对应值列表的字典，方便快速查询
diff_key_values = df_diff.set_index('Key').apply(lambda row: row.tolist(), axis=1).to_dict()

# 定义高亮函数：匹配则设置红色背景
def highlight_match(cell_value, row_key):
    if row_key in diff_key_values and cell_value in diff_key_values[row_key]:
        return 'background-color: red'
    return ''

# 对df_all应用样式，按行遍历每个单元格
styled_result = df_all.style.apply(
    lambda row: [highlight_match(val, row['Key']) for val in row],
    axis=1
)

# 查看结果（Jupyter环境直接运行即可显示，或导出为HTML）
styled_result

代码逻辑说明 #

1. 预处理匹配数据：把df_diff转换成以Key为键、对应行所有非Key列值的列表为值的字典，避免每次遍历都重复查询，提升效率。
2. 定义高亮规则：highlight_match函数接收单元格值和该行的Key，判断值是否在对应Key的匹配列表中，符合条件则返回红色背景样式。
3. 应用样式到df_all：通过style.apply按行处理df_all，每行的每个单元格都调用高亮函数生成对应的样式。

运行后，df_all中Key2的Column_all_B、Key3的Column_all_A会被标记红色背景，符合预期需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者NeuroNaut