Python3.6下Pandas根据DataFrame列值生成对应数据集的问题

首先先修正你的DataFrame数据格式（处理列名和值里的多余点号、大小写问题），避免匹配失败：

import pandas as pd

# 构造正确的DataFrame
data = {
    'Roll': [123, 789, 445, 675],
    'marks': [56, 70, 89, 45],
    'grade': ['Fair', 'Good', 'Good', 'Fair'],
    'section': ['A', 'A', 'C', 'b'],
    'Team': ['Titans', 'Kings', 'Giants', 'Boss']
}
dm = pd.DataFrame(data)

1. 按grade筛选生成对应数据集 #

情况1：grade为"Fair"时生成Final

# 筛选grade等于Fair的行
fair_rows = dm[dm['grade'] == 'Fair']
# 生成目标字典，注意列名要和DataFrame一致（Roll、Team）
Final = {
    'activities': fair_rows['Team'].tolist(),
    'student': fair_rows['Roll'].tolist()
}
# 转成DataFrame展示
final_df = pd.DataFrame(Final)
print(final_df)

输出结果：

activities  student
0     Titans      123
1       Boss      675

情况2：grade为"Good"时生成Final2

# 筛选grade等于Good的行
good_rows = dm[dm['grade'] == 'Good']
# 生成目标字典
Final2 = {
    'type': good_rows['Team'].tolist(),
    'student': good_rows['marks'].tolist()
}
# 转成DataFrame展示
final2_df = pd.DataFrame(Final2)
print(final2_df)

输出结果：

type  student
0   Kings       70
1  Giants       89

2. 你之前代码的错误原因 #

• 字符串比较要用==而不是is：is是比较对象内存地址，字符串比较值应该用==
• 匹配字符串要精确一致：原数据里的grade值是Fair./Good.（带点），而你写的fair是小写且无点，导致匹配失败，需要先清洗数据或者写精确的匹配值（比如dm['grade'] == 'Fair.'）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者CoderG