我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~

import pandas as pd
import numpy as np

columns = [['A', 'A', 'B', 'B', 'C'], ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']]
# 创建形状为（10，5） 的DataFrame 并设置二级标题
demo_df = pd.DataFrame(np.arange(50).reshape(10, 5), columns=columns)
print(demo_df)

def style_color(df, colors):
  """

  :param df: pd.DataFrame
  :param colors: 字典 内容是 {标题:颜色}
  :return: 
  """
  return df.style.apply(style_apply, colors=colors)

def style_apply(series, colors, back_ground=''):
  """
  :param series: 传过来的数据是DataFramt中的一列  类型为pd.Series
  :param colors: 内容是字典 其中key 为标题名  value 为颜色
  :param back_ground: 北京颜色
  :return:
  """
  series_name = series.name[0]
  a = list()
  # 为了给每一个单元格上色
  for col in series:
    # 其中 col 为pd.DataFrame 中的 一个小单元格  大家可以根据不同需求为单元格设置不同的颜色
    # 获取什么一级标题获取什么颜色
    if series_name in colors:
      for title_name in colors:
        if title_name == series_name:
          back_ground = 'background-color: ' + colors[title_name]
          # '; border-left-color: #080808'
    a.append(back_ground)
  return a

style_df = style_color(demo_df, {"A": '#1C1C1C', "B": '#00EEEE', "C": '#1A1A1A'})

with pd.ExcelWriter('df_style.xlsx', engine='openpyxl') as writer:
  #注意： 二级标题的to_excel index 不能为False
  style_df.to_excel(writer, sheet_name='sheet_name')

以上就是pandas.DataFrame 二级标题to_excel() 添加颜色的demo 大家可以自行根据不同需求修改

主要注意

style_apply 方法中的内容 里面是真正设置颜色的地方

补充知识：对pandas的dataframe自定义颜色显示

原始表是这样，一堆数字视觉表达能力很差

quantity_year.style.background_gradient(cmap='gray_r')

按照大小对其进行不同颜色的填充，视觉表达能力强了很多。 也可以自定义颜色填充，比如我这里对大于平均值的进行颜色填充。

quantity_year.style.applymap(lambda v
               : 'background-color: %s' %'#FFCCFF' if v>quantity_year.mean().mean() 
               else'background-color: %s'% '')

当然也可以自己def 更复杂的功能，都是大同小异。当然还有highlight_max(‘color'),highlight_min(‘color')这种高亮最小最大值，也有hide_index()这种隐藏索引的小操作，在这里记录一下。

以上这篇pandas to_excel 添加颜色操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持python博客。