我知道如何在R中执行此操作（如何通过计算现有列来创建新列），但我也想知道它在python中的工作方式。
当原始表如下
userID cat1 cat2
a f 3
a f 3
a u 1
a m 1
b u 2
b m 1
b m 2
我按用户ID对它们进行分组，并希望它像
userID cat1_f cat1_m cat1_u cat2_1 cat2_2 cat2_3
a 2 1 1 2 0 1
b 0 2 1 1 2 0
melt与GroupBy.size和一起使用unstack：
df = (df.melt('userID')
.groupby(['userID','variable','value'])
.size()
.unstack([1,2], fill_value=0))
#python 3.6+
df.columns = [f'{a}_{b}' for a, b in df.columns]
#python bellow
#df.columns = ['{}_{}'.format(a,b) for a, b in df.columns]
df = df.reset_index()
print (df)
RangeIndex(start=0, stop=7, step=1)
userID cat1_f cat1_m cat1_u cat2_1 cat2_3 cat2_2
0 a 2 1 1 2 2 0
1 b 0 2 1 1 0 2
另一种选择crosstab：
df = df.melt('userID')
df = pd.crosstab(df['userID'], [df['variable'], df['value']])
df.columns = [f'{a}_{b}' for a, b in df.columns]
df = df.reset_index()
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