將按分組的 DataFrame 中的列值擴展為適當的列

Question

在 GroupBy 操作之后，我有以下 DataFrame：

user_id 根據我的需要與其各自的 aisle_id 分組。 現在，我想將 aisle_id 值轉換為列，將 user_id 作為索引，並將所有 aisle_id 作為列。 然后，在值中，我希望 user_id 和 aisle_id 在前一個數據集中匹配的次數。 例如，如果 user_id 1 在 3 次從 aisle_id 12 購買，則 DF[1,12] 中的值為 3。

使用 Pandas 數據透視表，我可以將 user_id 的模板作為索引，將 aisle_id 作為列，但我似乎無法找到創建上面指定的值的方法。

Answer 1

考慮到你的第一個數據幀是 df，我想你可以試試這個：

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)])