Python 比较两列值并突出显示差异是否超过10%？

我有一个数据框，我想比较两个值，比如a比较A2，B比较B2，C比较C2， 我想计算一下abs（A2-A）/A2*100的百分比差异。现在我想在excel中用highted作为红色来编写它 差额超过10%

  Cols/Rows    A    A2    B    B2    C    C2
0         A   50    50   150    150  200   200
1         B  200    200  250    300  300   300
2         C  350    500  400    400  450   450

我的方法是迭代每一行并计算%

for index, row in difference_df.iterrows():
    print(abs(row['A2'] - row['A'])/row['A2'] * 100) # for all columns

此外，如果%大于10，如何应用颜色 我看起来也很时尚

def highlight_cells():
    # provide your criteria for highlighting the cells here
    return ['background-color: yellow']

df.style.apply(highlight_cells)

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但是如何应用此样式并将其写入excel？

我认为只需要通过原始的

数据框

列和索引，并按条件设置行，使用：

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使用xlsxwriter完成这样的任务好吗，还是应该使用pandas样式？嗯，我认为如果使用百分比数据创建新列，是否可以格式化此新列，请检查。但如果需要动态条件，如我的答案中所示，需要样式是的，我需要动态条件。我真正的数据帧是多索引的，让我用that@TarunK-如果存在多索引，是否可能更改数据样本，如果我的解决方案存在问题？

def highlight_cells(x):
    c1 = 'background-color: yellow'
    c2 = '' 
    df1 = pd.DataFrame(c2, index=x.index, columns=x.columns)
    #define columns names 
    cols = ['A','B','C']
    for c in cols:
        m = ((x[c + '2'] - x[c])/x[c + '2'] * 100 ) > 10
        df1.loc[m, [c, c + '2']] = c1
    return df1

df.style.apply(highlight_cells, axis=None).to_excel('styled.xlsx', engine='openpyxl')