如何在Pandas DataFrame中筛选行并对列表类型值条件着色

现有如下Pandas DataFrame：

import pandas as pd
import numpy as np
d = {'Cell':['A','B','C','D','E'],'D1':[5, 2, 2, 6,6], 'D2':[np.nan, 5, 6, np.nan,3], 'D3':[7,np.nan, 5, 5,np.nan], 'D6':[17, 3, np.nan,np.nan,2],'diff%':[np.nan,[40],[16.67],[16.67,50],[50,33,24]]}
df = pd.DataFrame(d)

对应的表格输出：

需要完成两个需求：

• 生成新DataFrame，仅保留diff%列中存在大于30的元素的行；
• 为diff%列中大于30的元素添加红色加粗的条件样式，用于生成HTML表格。

期望输出的DataFrame：

1. 筛选符合条件的行 #

通过apply函数检查diff%列的每个元素，排除NaN行后，判断列表中是否存在大于30的值，以此过滤行：

# 生成筛选掩码：仅保留diff%为列表且包含>30元素的行
mask = df['diff%'].apply(lambda x: any(num > 30 for num in x) if isinstance(x, list) else False)
filtered_df = df[mask].reset_index(drop=True)

执行后filtered_df即为符合要求的筛选结果。

2. 添加条件样式并生成HTML表格 #

自定义样式函数，对diff%列中大于30的元素嵌入HTML样式标签，再通过Pandas的style对象生成可直接使用的HTML表格：

def style_diff_percent(val):
    if not isinstance(val, list):
        return str(val)
    # 遍历列表元素，为>30的数值添加红色加粗样式
    styled_items = []
    for num in val:
        if num > 30:
            styled_items.append(f'<span style="color:red; font-weight:bold;">{num}</span>')
        else:
            styled_items.append(str(num))
    return f"[{', '.join(styled_items)}]"

# 应用样式到diff%列
styled_df = filtered_df.style.format({'diff%': style_diff_percent})

# 导出为HTML表格（escape=False确保样式标签不被转义）
html_table = styled_df.to_html(escape=False)

生成的html_table可直接保存为.html文件或嵌入网页，大于30的数值会显示为红色加粗效果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者sandeep