在Pandas Dataframe中突出显示nan值

要在Pandas Dataframe中突出显示nan值，可以采用以下方法：

1.首先创建一个样例Dataframe：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4], 'B': [5, np.nan, 7, np.nan], 'C': [np.nan, 9, 10, 11]})
print(df)

输出：

     A    B     C
0  1.0  5.0   NaN
1  2.0  NaN   9.0
2  NaN  7.0  10.0
3  4.0  NaN  11.0

2.利用style.highlight_null()方法来突出显示nan值：

df.style.highlight_null(null_color='red')

输出：

3.使用style.background_gradient()方法，该方法可以将数据列的值映射到不同颜色的渐变色中，其中NaN值可以被映射为特定颜色（比如红色）:

df.style.background_gradient(cmap='PuBu', low=0.2, high=0.8, subset=['A', 'B']).\
    background_gradient(cmap='Reds', low=0., high=0.1, subset=['C']) 

输出：

其中，cmap参数可以指定渐变色表（颜色映射表），low和high参数可以指定颜色映射表中的最小和最大的颜色强度，subset参数可以指定要应用颜色的数据列。

4.使用style.bar()方法将数据值转换为条形图，其中NaN值可以用指定的颜色填充

df.style.bar(color='lightgreen', vmin=0, vmax=1)

输出：

其中，color参数指定条形图背景颜色，vmin和vmax参数限制颜色的范围，其值为0和1时，表示渐变色从浅到深；其值为1和0时，表示渐变色从深到浅。

以上就是在Pandas Dataframe中突出显示nan值的完整攻略。可以根据实际需求选择适合的方法来实现。