按行设置条件格式：标记每行最大值（绿字）与排除0的最小值（红字）

要实现每行最大值绿色字体、排除0后的最小值红色字体的需求，不能直接用highlight_min/highlight_max（这两个方法仅修改单元格背景色），需要自定义样式函数结合style.apply来实现，具体步骤如下：

步骤1：准备数据并统一类型 #

首先确保DataFrame中的数值列是整数类型（原表格中的05、02是字符串格式，需要转换）：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    'Sector': ['A', 'B', 'C'],
    '4/1/2022': ['0', '18', '02'],
    '5/1/2022': ['05', '20', '09'],
    '6/1/2022': ['12', '09', '12']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 将数值列转换为整数
num_cols = df.columns[1:]
df[num_cols] = df[num_cols].astype(int)

步骤2：自定义样式函数 #

编写函数判断每个值是否为该行最大值，或排除0后的最小值，返回对应字体颜色的CSS样式：

def color_row_values(row):
    # 获取当前行的数值部分（排除Sector列）
    row_vals = row[num_cols]
    # 计算最大值
    max_val = row_vals.max()
    # 计算排除0后的最小值（处理全0的情况，避免报错）
    non_zero_vals = row_vals[row_vals != 0]
    min_val = non_zero_vals.min() if len(non_zero_vals) > 0 else None
    
    # 生成样式列表
    styles = []
    for val in row:
        if val == max_val:
            styles.append('color: green;')
        elif min_val is not None and val == min_val:
            styles.append('color: red;')
        else:
            styles.append('')
    return styles

步骤3：应用样式并展示 #

用style.apply将函数应用到每一行（axis=1表示按行处理）：

styled_df = df.style.apply(color_row_values, axis=1)
# 在Jupyter环境中直接运行即可看到带样式的表格
styled_df

效果说明 #

• 每行的最大值会显示为绿色字体
• 每行中排除0后的最小值会显示为红色字体
• 若某行全为0，则不会有红色字体（可根据需求调整全0场景的处理逻辑）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Saanchi