将按分组的 DataFrame 中的列值扩展为适当的列

Question

在 GroupBy 操作之后，我有以下 DataFrame：

user_id 根据我的需要与其各自的 aisle_id 分组。 现在，我想将 aisle_id 值转换为列，将 user_id 作为索引，并将所有 aisle_id 作为列。 然后，在值中，我希望 user_id 和 aisle_id 在前一个数据集中匹配的次数。 例如，如果 user_id 1 在 3 次从 aisle_id 12 购买，则 DF[1,12] 中的值为 3。

使用 Pandas 数据透视表，我可以将 user_id 的模板作为索引，将 aisle_id 作为列，但我似乎无法找到创建上面指定的值的方法。

Answer 1

考虑到你的第一个数据帧是 df，我想你可以试试这个：

df2=pd.DataFrame(index=df['user_id'].unique(),columns=df['aisle_id'].unique())
for i in df2.index :
  for j in df2.columns :
    df2.at[i,j]=len(df.loc[(df['user_id']==i) & (df['aisle_id']==j)])