如何在Python终端中按条件为DataFrame单元格着色

嘿，这个需求我之前也碰到过！要在Python终端里给DataFrame中符合Age > Num条件的Name单元格上色，咱们可以用ANSI颜色转义序列或者colorama库来实现，下面给你两种实用的方案：

方案一：直接用ANSI颜色转义序列（轻量无依赖） #

这种方法不需要额外安装库，类Unix系统（Linux、macOS）的终端原生支持，Windows 10+的终端也能正常识别。核心思路是给符合条件的Name单元格加上颜色转义码，打印时终端就会渲染出颜色。

import pandas as pd

data = {
    "Name": ['Alice','Bob', 'Sue','Joe','rose','cindy'],
    "Age": [11, 6, 3, 16, 21, 8],
    "Num": [2, 17, 12, 7, 22, 9],
    "Score": [3, 8, 13, 18, 3, 23],
    "Dep": [4, 19, 8, 11, 6, 20],
}

df = pd.DataFrame(data)

# 定义ANSI颜色转义码，这里用红色，你可以换成其他颜色
RED = '\033[91m'
# 重置颜色的转义码，必须加，不然后续文本会一直保持红色
RESET = '\033[0m'

# 复制原DataFrame，避免修改原始数据
styled_df = df.copy()
# 逐行判断：如果Age > Num，就给Name字段套上红色代码
styled_df['Name'] = df.apply(
    lambda row: f"{RED}{row['Name']}{RESET}" if row['Age'] > row['Num'] else row['Name'],
    axis=1
)

# 打印处理后的DataFrame
print(styled_df)

运行这段代码后，终端里满足Age > Num的Name单元格就会显示红色啦！要是想换其他颜色，比如绿色是\033[92m、黄色是\033[93m，直接替换RED的值就行。

方案二：用colorama库（跨平台更稳妥） #

如果你的终端对ANSI码支持不好（比如旧版本Windows终端），可以用colorama库来做跨平台兼容，它会自动处理不同系统的颜色渲染问题。

首先先安装库：

pip install colorama

然后用下面的代码：

import pandas as pd
from colorama import init, Fore, Style

# 初始化colorama，autoreset=True会自动重置颜色，避免手动加重置码
init(autoreset=True)

data = {
    "Name": ['Alice','Bob', 'Sue','Joe','rose','cindy'],
    "Age": [11, 6, 3, 16, 21, 8],
    "Num": [2, 17, 12, 7, 22, 9],
    "Score": [3, 8, 13, 18, 3, 23],
    "Dep": [4, 19, 8, 11, 6, 20],
}

df = pd.DataFrame(data)

styled_df = df.copy()
# 同样的逻辑，用colorama的Fore.RED来指定红色
styled_df['Name'] = df.apply(
    lambda row: f"{Fore.RED}{row['Name']}" if row['Age'] > row['Num'] else row['Name'],
    axis=1
)

print(styled_df)

这里init(autoreset=True)帮我们自动处理了颜色重置，所以不用手动加Style.RESET_ALL也可以，当然你要是想更稳妥，也可以像方案一那样在结尾加上{Style.RESET_ALL}。

备注：内容来源于stack exchange，提问作者Niiteesh