Python 数据帧中的查找

我有一个数据帧，类似于：

grades=pd.DataFrame(columns=["person","course_code","grade"],data=[[1,101,2.0],[2,102,1.0],[3,103,3.0],[2,104,4.0],[1,102,5.0],[3,104,2.5],[2,101,1.0]])

每一行是某一学生在某一学科的成绩

并希望将其转换为另一个如下所示：

students=pd.DataFrame(columns=[101,102,103,104],data [[2.0,5.0,"NaN","NaN"],[1.0,1.0,"Nan",4.0],["Nan","Nan",3.0,2.5]])

每一行上都有一名学生（该行的抄本），每个科目都有不同的成绩（每一列都是不同的科目）

我尝试过这样做：

for subj in grades["COURSE_CODE"].unique():
    grades_subj=grades[grades["COURSE_CODE"]==subj]
    grades_subj = grades_subj.set_index("EXPEDIENT_CODE", drop = True)
    for st in grades["EXPEDIENT_CODE"].unique():
        grade_num=grades_subj.loc[st]["GRADE"]
        student.loc[st][subj]=grade_num

但我得到：

KeyError: 'the label [304208] is not in the [index]'

我也尝试过其他方法，但总是会出错

有人能帮我吗？

试试：

grades.pivot_table(index='person', columns='course_code', values='grade')

value

参数允许您选择聚合列

为了回答下面的评论，您可以在索引时添加不同的级别。只需将列表而不是单个字符串传递到

索引

，即可完成此操作。注意：您可以在

列中执行相同的操作。因此，根据您提供的示例

grades.pivot_table(index=['person','school'], columns='course_code', values ='grade')

在此之后，我通常建议您
reset_index（）
，除非您能够熟练地使用
multi-index
进行切片和索引

此外，如果对应关系为1:1，则可以使用适当的联接合并两个数据帧

这是关于熊猫的所有信息。
哪一行触发了错误？grade_num=grades_subc.loc[st][“grade”]是的，就是它。不过，您可以添加到文档的链接。@Anderas谢谢您的建议！谢谢这与我给你的示例非常吻合，但是如果我有其他不想透视的列呢？（我希望保留在同一行中的学生信息，与上一个数据帧中的信息相同）我应该在以后合并还是可以只透视某些列？您可以使用参数
value=
选择透视时要聚合的列。请参阅我编辑的答案。如果它不能回答你的问题，请提供一个你想要的小例子。谢谢@GonzaloDonoso。假设我的第一个数据框是：grades=pd.dataframe（columns=[“person”，“school”，“course_code”，“grade”]，[1，“a”，101,2.0]，[2，“b”，102,1.0]，[3，“c”，103,3.0]，[2，“b”，101,1.0]，[1，“a”，102,5.0]，[3，“c”，104,2.5]，[2，“b”，101,1.0]），我想保持columns=pd.dataframe（columns=[“school=“school”，101102103104]，数据=[“a”，2.0,5.0，“NaN”，“NaN”]，[“b”，1.0,1.0，“NaN”，4.0]，“c”，“NaN”，“NaN”，3.0,2.5]）