一维转二维

两列数据转为化以一列为标签的多列数据，按行按列分类汇总
——数据透视表实现

pivot简介：

1	pivot(index=None,columns=None,values=None)

index：指定哪一列数据为结果Dataframe的索引；
columns：指定哪一列数据作为结果Dataframe的列名；
values：指定哪一列数据作为结果Dataframe的值。

原：

1	study_information3 = study_information2.pivot(index='user_id',columns='course_id',values='user_id')

pivot_table简介：

1 2	DataFrame.pivot_table(values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All')

values、index、columns：与pivot相同用法；
aggfunc：用于聚合的函数，默认为numpy，mean，支持numpy计算方法；
fill_value：填充NA值，默认不填充；
margins：指定是否显示边界以及边界上的数据，添加行列的总计，默认不显示；
dropna：如果整行都为NA值，则进行丢弃，默认丢弃；
margins_name：在margins参数为true时，用来修改margins的名称，用来指定边界数据的索引名称和列名。