要按条件对Pandas列进行着色，可以使用Styler.applymap()方法和一个自定义的着色函数。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Amy'],
        'Age': [20, 25, 30, 35],
        'Score': [80, 90, 85, 75]}
df = pd.DataFrame(data)

# 自定义着色函数
def color_negative_red(value):
    """
    将负值着色为红色
    """
    if value < 0:
        color = 'red'
    else:
        color = 'black'
    return 'color: %s' % color

# 对Score列进行着色
styled_df = df.style.applymap(color_negative_red, subset=['Score'])

# 显示着色后的DataFrame
styled_df

在上述代码中，我们创建了一个示例DataFrame df，包含Name、Age和Score三列。然后，我们定义了一个名为color_negative_red的自定义着色函数，该函数将负值着色为红色。

接下来，我们使用style.applymap()方法将着色函数应用于Score列，并将其存储在styled_df中。最后，我们通过调用styled_df来显示着色后的DataFrame。

请注意，style.applymap()方法仅逐个元素地应用着色函数，因此该方法仅适用于DataFrame中的单个列。如果要同时应用多个列的着色规则，请使用style.apply()方法。