在dataframe python中匹配列并突出显示结果

我希望在两列之间找到匹配项，并在一个dataframes中突出显示两列的结果，因此我编写了以下代码：

df=pd.DataFrame({'Name':['Zea mays','Zea mays subsp. mexicana','Zea mays subsp. parviglumis'],'ID':[1,2,3],'type':[1.1,1.2,1.3],
                 'Name.1':['Zea mays subsp. huehuetenangensis','Zea mays subsp. mays','Zea mays'],'ID.1':[1,2,3],'type.1':[1.1,1.2,1.3],
                 'Name.2':['Zea nicaraguensis','Zea luxurians','Zea perennis'],'ID.2':[1,2,3],'type.2':[1.1,1.2,1.3],
                 'Name.3':['Capsicum annuum','Capsicum frutescens','Capsicum chinense'],'ID.3':[1,2,3],'type.3':[1.1,1.2,1.3]})

def in_statements(s):
    color = 'yellow'
    if np.where(str(s.iloc[4]) == str(s.iloc[8])):
        color = 'yellow'
    else:
        color = 'black'
    return 'background-color: %s' % color
df.style.applymap(in_statements)

但是，它给了我这个错误：（“'str'对象没有属性'iloc'，'发生在索引样本上”）

这是输入的一个示例：

它应该这样做：

---

有人能给我指出正确的方向吗？感谢

如果希望突出显示

名称

s列中的重复值，请使用掩码creted by for the columns with

Name

、重塑者、获取重复者和重塑者：

---

提供一个输入数据框的示例，以及您预期的输出。我编辑了我的问题，以获得所需的输入。您还可以将输出写入excell文件吗？因为当我尝试这样做时，我得到了这样一个错误：“的结果必须具有与输入相同的索引和列”@Sofia-我尝试理解绿色高亮显示值，但失败了。你能解释一下吗？同样的，狗在相同的三列中重复，然后猫也重复。这是重复的方式。。。基本上，绿色与其他列中重复的相同单词相匹配。@jezrael-我刚刚在pandas中添加了数据框，感谢您的帮助：）我编辑了pandas数据框，以向您展示我的真实情况。原因：一元数的操作数类型错误：'float'。你能看到你是否得到这个错误吗？很抱歉给你添麻烦。

df=pd.DataFrame({'Name':['Dog','Dog.1','Dog.3'],'ID':[1,2,3],'type':[1.1,1.2,1.3],
                 'Name.1':['Dog','cat','Dog.3'],'ID.1':[1,2,3],'type.1':[1.1,1.2,1.3],
                 'Name.2':['cat','cat.12','Dog.1'],'ID.2':[1,2,3],'type.2':[1.1,1.2,1.3],
                 'Name.3':['cat.7','cat.13','Dog.3'],'ID.3':[1,2,3],'type.3':[1.1,1.2,1.3]})

print (df)
    Name  ID  type Name.1  ID.1  type.1  Name.2  ID.2  type.2  Name.3  ID.3  \
0    Dog   1   1.1    Dog     1     1.1     cat     1     1.1   cat.7     1   
1  Dog.1   2   1.2    cat     2     1.2  cat.12     2     1.2  cat.13     2   
2  Dog.3   3   1.3  Dog.3     3     1.3   Dog.1     3     1.3   Dog.3     3   

   type.3  
0     1.1  
1     1.2  
2     1.3  

def color(x):
    c1 = 'background-color: yellow'
    c = '' 
    #compare columns
    names = x.filter(like='Name')
    mask = names.stack().duplicated(keep=False).unstack()
    #DataFrame with same index and columns names as original filled empty strings
    df1 =  pd.DataFrame(c, index=x.index, columns=x.columns)
    #modify values of df1 column by boolean mask
    df1 = names.mask(mask, c1).reindex(df1.columns, axis=1, fill_value='')
    return df1


df.style.apply(color, axis=None).to_excel('df.xlsx', engine='openpyxl', index=False)