在Streamlit中基于阈值匹配高亮DataFrame行的实现问题

我找不到针对该问题的具体解决方案，不确定能不能通过apply或applymap实现。我有两个DataFrame：参数DataFramex和原始数据DataFramey：

y = pd.DataFrame({"a": {"h":0.5,"x": 2, "y": 1}, "b": {"h":15,"x": 20, "y": 6}})
x = pd.DataFrame({"thres1": {"x": 2, "h": 1,"y":3}, "thres2": {"x": 10, "h": 12,"y":3}})

x提供阈值，当原始数据的特定列超过对应阈值时，需要高亮该行。注意：

• y的行需要根据行索引与x的对应行进行比较
• x的行数可能多于y，必须用.loc匹配正确的行

举个例子：将y的"b"列与x的"thres2"列比较，y中"h"行的"b"列值为15，和x中"h"行的"thres2"值12相比，15更大，所以需要高亮该行。

apply作用于整个DataFrame，applymap作用于单个单元格，但需要先通过.loc匹配行，请问如何在Streamlit中实现该DataFrame样式设置？（最好不使用JSON）

更新：尝试高亮行索引"B"未成功 #

我尝试高亮行索引"B"但没成功，示例代码如下：

import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np


def MainDashboard():
    st.sidebar.title("Test")

    df = pd.DataFrame([[1,2], [3,4]], index=["A", "B"])
    def color_b(s):
        return np.where(s == "B", "background-color: yellow;", "")
    df.style.apply_index(color_b)
    st.dataframe(df)

if __name__ == '__main__':
    MainDashboard()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user1234440