我想能夠在excel中控制背景單元格的顏色。我有大量的資料，我需要確定資料是否符合預期。我已經可以用Python完成了。但是，我想在excel中顯示這些資料，為了便於閱讀，我想根據資料的好壞給單元格上色。在

我已經使用style.applymap根據特定的單元格值為單元格指定顏色。例如，如果行動電話顯示「失敗」，那麼我可以把它塗成紅色。在

因此，如果我仔細檢查資料，建立一個新的「透過」/「不透過」串列，並將這些值輸入到excel檔案中，我就可以得到我想要的顏色。下面顯示了這段程式碼，我可以得到類似於的內容

但是，如果我想在單元格中輸入實際值，那麼我不知道如何獲得我想要的背景顏色。在

到目前為止我所擁有的：import pandas as pd

#in the example, I have a list of office items, chairs and computers

names=['chair1','chair2','chair3','chair4','chair5','computer1','computer2','computer3','computer4','computer5']

#Each name has an assigned type. The type determines what the expectations are for the lifetime

inv_type=['furniture','furniture','furniture','furniture','furniture','electronics','electronics','electronics','electronics','electronics']

#The age of each item before breakdown is recorded here

inv_age=[2.2, 5, 7.3, 0.6, 4.3, 3.2, 1.7, 2.3, 2.2 ,0.9]

# a dictionary defines the minimum expected lifetime

expected_life={'furniture':4,'electronics':2}

# initialise the pass_fail list

inventory_pass_fail=[]

# cyle through the items and append 'pass' or 'fail' to the list depending on if the item

#has reached the minimum expected age.

for i in range(len(names)):

if inv_age[i]>expected_life[inv_type[i]]:

inventory_pass_fail.append('pass')

else:

inventory_pass_fail.append('fail')

#get names, type, and pass/fail list into one list for the excel sheet

final_list_report=list(zip(*[names,inv_type,inventory_pass_fail]))

df = pd.DataFrame(final_list_report,columns=['Name','Type','Pass/Fail'])

#define function that determines background colour

def color_code_by_text(val):

if val=='N/A' or val=='pass':

color='background-color: %s' % 'green'

elif val=='fail':

color='background-color: %s' % 'red'

else:

color=''

return color

#use style.applymap and the color_code_by_text function to colour background cells

styled = (df.style.applymap(color_code_by_text))

# and save the end result

styled.to_excel('inventory_report.xlsx', engine='openpyxl')

我嘗試過用實際值覆蓋同一個檔案。把這個顏色去掉也行。我想要的是這樣的，顏色表示透過/失敗狀態，但單元格保留實際數值：

如有任何建議，謝謝！在