python - Pandas :如何将列表转换为按列分组的矩阵？

Question

我有一个 pandas 数据框，其中第一列 (CUSTOMER) 是客户的名称，客户购买的每个产品 (PRODUCT) 都会重复一次客户名称:

Customer  Product  Count
John      A        1
John      B        1
John      C        1
Mary      A        1
Mary      B        1
Charles   A        1

我想对这些数据进行透视以创建一个新的数据框，其中行和列都是产品类别 (PRODUCT)，值是客户名称的计数，如下所示:

Product
       A     B     C
A      0     2     1
B      2     0     1
C      1     1     0

所以如果约翰买了 A 也买了 B，+1 将添加到 A:B 单元格，他还购买了 A 和 C 组合，所以 A:C 单元格上有一个 +1，依此类推.请注意，Charles 没有出现在这个数据框中，因为他只买了一种产品。

我尝试使用 pandas.pivot_table 但这是我得到的:

df = pd.pivot_table(df, index=['Product'], columns=['Product'], values=['Customer'])

>> KeyError: 'Level Product not found'

我应该使用什么方法和参数？

Answer 1

自 merge 与 crosstab

d1 = df.merge(df, on='Customer').query('Product_x != Product_y')
pd.crosstab(d1.Product_x, d1.Product_y)

Product_y  A  B  C
Product_x         
A          0  2  1
B          2  0  1
C          1  1  0

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可以看到this answer更好地了解如何加快 crosstab 的速度。这个问题的关键见解是自合并。