我来帮你搞定这个需求——给df1列中包含df3里指定字符串的文本设置字体颜色。下面是完整的可运行代码，以及关键步骤的解释：

完整代码示例 #

import pandas as pd

# 初始化你的数据集
df1 = [ "i like to shop at store a." , "he likes to shop at the store b.", "she is happy to shop at store c.", 'we want to shop at the store d.']
df2 = [ "store a", "store b", "store c", 'store d' ]
df3 = [ "like to", "likes to shop", "at store" ]
myDataSet = list(zip(df1,df2))
df = pd.DataFrame(data = myDataSet, columns=['df1', 'df2'])

# 定义样式函数：匹配到df3关键词则修改字体颜色
def highlight_matched_text(text):
    # 遍历df3中的每个关键词
    for keyword in df3:
        if keyword in text:
            # 返回CSS样式，这里设置为红色，你可以改成其他颜色比如#ff0000
            return 'color: red'
    # 没有匹配到则返回空样式
    return ''

# 将样式应用到df1列
styled_df = df.style.applymap(highlight_matched_text, subset=['df1'])

# 展示结果（在Jupyter环境中会直接渲染样式）
styled_df

关键细节说明 #

• 样式函数highlight_matched_text：接收每个单元格的文本内容，遍历df3中的所有关键词，只要文本包含任意一个关键词，就返回对应的CSS颜色样式。
• applymap方法：针对DataFrame的每个单元格应用样式函数，通过subset=['df1']指定只对df1列生效，避免影响其他列。
• 颜色自定义：你可以把'color: red'改成任意合法的CSS颜色值，比如十六进制色码'color: #2ecc71'（绿色）或者颜色名称'color: blue'。

如果需要同时给不同关键词设置不同颜色，或者给匹配的关键词单独加背景色，还可以扩展这个函数，比如用字典映射关键词和样式，再通过HTML标签包裹匹配内容（需要开启escape=False），有需要的话可以随时调整~

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Steve DEU