使用applymap()突出显示Pandas DataFrame的特定列

使用applymap()函数可以很方便地对Pandas DataFrame进行元素级别的操作。如果我们需要突出显示某个特定列的数据，可以通过使用applymap()函数来达到目的。下面提供详细的攻略和示例：

1. 创建DataFrame

首先，我们需要创建一个包含多列数据的DataFrame作为示例：

import pandas as pd

data = {'name': ['Tom', 'Jerry', 'Mike', 'Lisa'],
        'score1': [80, 90, 85, 95],
        'score2': [70, 95, 80, 90]}

df = pd.DataFrame(data)
df

输出结果：

	name	score1	score2
0	Tom	80	70
1	Jerry	90	95
2	Mike	85	80
3	Lisa	95	90

2. 定义突出显示函数

接下来，我们需要自定义一个函数，根据特定条件对DataFrame的元素进行突出显示。比如，下面的函数可以将得分高于90分的元素加粗：

def highlight_score(x):
    if x > 90:
        return "font-weight: bold"
    else:
        return ""

3. 使用applymap()函数

现在我们已经定义好了突出显示函数，接下来可以使用applymap()函数将特定列的数据进行突出显示。下面的代码演示了如何将score1列中的得分高于90分的数据进行突出显示：

df.style.applymap(lambda x: highlight_score(x) if df.columns.get_loc('score1') == 1 and pd.notnull(x) else '', subset=pd.IndexSlice[:, ['score1']])

输出结果：

	name	score1	score2
0	Tom	80	70
1	Jerry	90	95
2	Mike	85	80
3	Lisa	95	90

可以看到，得分高于90分的数据已经被突出显示为加粗的字体。注意，在使用applymap()函数时，需要设置subset参数来指定需要处理的列。

4. 演示多列突出显示

如果需要突出显示多列数据，只需将上述代码中的'score1'改为要突出显示的列名即可。下面的代码演示了如何同时突出显示score1和score2列中得分高于90分的数据：

df.style.applymap(lambda x: highlight_score(x) if (df.columns.get_loc('score1') == 1 or df.columns.get_loc('score2') == 2) and pd.notnull(x) else '', subset=pd.IndexSlice[:, ['score1', 'score2']])

输出结果：

	name	score1	score2
0	Tom	80	70
1	Jerry	90	95
2	Mike	85	80
3	Lisa	95	90

至此，我们已经完成了Pandas DataFrame中特定列的突出显示。可以根据实际需要改变突出显示函数的定义，实现更加复杂的突出显示效果。