Python 按值排序的样式器子集列

我使用以下方法为数据帧中的单元格着色：

import seaborn as sns

cm1 = sns.diverging_palette(h_pos=130, h_neg=10, s=99, l=55, n=99, as_cmap=True)

df_s = (df.style
    .background_gradient(cmap=cm1, subset=['col1']))

这将成功地将背景渐变应用于

col1

但是，我想做以下几点：

df_s = (df.style
    .background_gradient(cmap=cm1, subset=['col1'] < x))

df_s=（df.style
.background_梯度（cmap=cm1，subset=['col1']

这是行不通的

其思想是只将渐变应用于

col1

中小于

x

的值，并显示

col1>=x

未着色的完整数据帧

似乎应该有一种简单的方法来实现这一点，但我似乎无法将参数转换为

子集的正确格式

提前感谢您的帮助
 您需要使用
pd.indexlice
：

import seaborn as sns

cm1 = sns.diverging_palette(h_pos=130, h_neg=10, s=99, l=55, n=99, as_cmap=True)
np.random.seed(123)
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,(5,5)), columns=[*'ABCDE'])
df.style.background_gradient(cmap=cm1, subset=pd.IndexSlice[df['C']<50, 'C'])

导入seaborn作为sns
cm1=sns.发散调色板（h_pos=130，h_neg=10，s=99，l=55，n=99，as_cmap=True）
np.随机种子（123）
df=pd.DataFrame（np.random.randint（0100，（5,5）），columns=[*'ABCDE']
df.style.background_gradient（cmap=cm1，subset=pd.indexlice[df['C']我就知道会是这样简单的，谢谢！