一个dataframe 某列数据0-80标红色80-90标橙色

你可以使用 pandas 中的 `style` 来设置颜色。具体操作如下：

1. 安装 `pandas`

如果你使用的是 Anaconda，那么 `pandas` 应该已经安装好了。如果没有安装，可以通过以下命令安装：

   conda install pandas

如果你使用的是 pip，可以通过以下命令安装：

   pip install pandas

2. 导入模块

在你的代码中导入 pandas 和 numpy 模块：

   import pandas as pd
   import numpy as np

3. 创建数据

假设你有一个 DataFrame，其中有一列数据叫做 `score`：

   data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
           'score': [70, 85, 90, 65]}
   df = pd.DataFrame(data)

4. 设置颜色

你可以使用 `applymap` 方法来对 DataFrame 中的每一个元素进行操作。下面的代码会对 `score` 列中的值进行判断，并将符合条件的值设置为不同的颜色：

   def color_red_orange(val):
       if val >= 80:
           color = 'red'
       elif val >= 70:
           color = 'orange'
       else:
           color = 'black'
       return 'color: %s' % color

   df.style.applymap(color_red_orange, subset=['score'])

上面的代码中，`color_red_orange` 函数接受一个参数 `val`，即 DataFrame 中的一个元素。它会判断这个元素的值，如果大于等于 80，就将字体颜色设置为红色；如果大于等于 70，就将字体颜色设置为橙色；否则将字体颜色设置为黑色。最后，这个函数返回一个字符串，将颜色信息添加到这个字符串中。

`applymap` 方法会对 DataFrame 中的每一个元素都调用 `color_red_orange` 函数，并将函数返回的字符串作为样式信息添加到这个元素的 HTML 标签中。`subset` 参数指定了只对 `score` 列的元素应用样式。

运行上面的代码，你应该会看到 `score` 列中的数值被设置为不同的颜色。