我有一個看起來像這樣的資料框（這只是一個小樣本）：
student school team answers question
a scl first True x
a scl first False y
a scl first True y
b scl first False x
c scl sec False y
c scl sec True z
d scl sec True x
d scl sec True z
e scl third True z
e scl third False z
我想做一個看起來像這樣的排名：
df_overall=
question first sec third
0 x 0.5 1.0 NaN
1 y 0.5 0.0 NaN
2 z NaN 1.0 0.5
所以我寫道：
df_overall = df.groupby(['team', 'question'])['answers'].apply(lambda x: x.sum()/len(x)).reset_index()
df_overall = df_overall.sort_values(by=['question']).rename(columns={'answers': 'TeamRanking'})
df_overall = df_overall.pivot_table(index='question', columns='team', values='TeamRanking').reset_index().rename_axis(None, axis=1)
但它KeyError: 'team'在最后一行給了我一個。如果我只運行前兩行，它就可以作業。我試著加['team']括號，我檢查了列print (df.columns.tolist())，它們都在那里，沒有空格，沒有奇怪的書寫。的dtypes都是物件，除了answers這是布爾。我真的不明白為什么它找不到它
uj5u.com熱心網友回復：
透視和洗掉多索引列，代碼如下
newdf =pd.pivot_table(df,index='question', columns=['team'], aggfunc=np.mean).droplevel(0, axis=1).reset_index()
team question first sec third
0 x 0.5 1.0 NaN
1 y 0.5 0.0 NaN
2 z NaN 1.0 0.5
uj5u.com熱心網友回復：
使用pivot_table：
>>> df.pivot_table(index='question', columns='team', values='answers')
team first sec third
question
x 0.5 1.0 NaN
y 0.5 0.0 NaN
z NaN 1.0 0.5
我還考慮了這樣一種情況，我只考慮了學生的第一個答案，而忽略了他們多次回答相同問題的事實
>>> df.drop_duplicates(['student', 'team', 'question']) \
.pivot_table(index='question', columns='team', values='answers')
team first sec third
question
x 0.5 1.0 NaN
y 0.0 0.0 NaN
z NaN 1.0 1.0
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