我正在尝试创建一个函数，该函数可以从Expert_Grading_Score列中从其他列（受试者和处理）中取出1的第一个实例。我创建了两个来自主题和治疗列的所有唯一值的列表：

subj_list = df_sorted['subj'].unique().tolist()
print(subj_list)

输出： [1001、1003、1004、1005、1005、1007、1008、1009、1010、101、1012、1013、1014、1015、1015、1016、1017、1018、1018、1019、1020、1021、1022]

Treatment_list = df_sorted['Treatment'].unique().tolist()
print(Treatment_list)

输出： ['mppddu'，'product a'，'product c'，'product d'，'product e'，'product f'，'product g'，'product h'，'std s2'，'std s2'，'product b'， 'producti'，'product j']

然后，我创建了一个嵌套的循环，以根据主题对每种product进行分类并应用ILOC：

score = 1 
for idx, subject in enumerate(subj_list):
    for idx2, treatment in enumerate(Treatment_list):
        selected_subsite = df_sorted[(df_sorted.subj == subject) & (df_sorted.Treatment == treatment) & (df_sorted.Expert_Grading_Score == score)].iloc[0]
        print(selected_subsite)

在这一点上，我得到了我想要的ouptut，但是当我达到主题1001的productB时会出现索引错误。在考虑并检查了主datatables之后，我意识到某些受试者缺少某些治疗方法，在这种情况下， b对于受试者1001。我尝试添加带有条件的继续语句以规避丢失的数据：

score = 1 
for idx, subject in enumerate(subj_list):
    for idx2, treatment in enumerate(Treatment_list):
        if treatment != '':
            selected_subsite = df_sorted[(df_sorted.subj == subject) & (df_sorted.Treatment == treatment) & (df_sorted.Expert_Grading_Score == score)].iloc[0]
            print(selected_subsite)
        if treatment == '':
            continue

但是有同样的错误。如何调整此代码，以便跳过缺少数据点并继续在其余部分中运行？任何建议都将不胜感激！

输入dataframe (left)和输出dataframe (right)的示例：