在数据框中按行聚合特征

Question

我正在尝试从示例中创建特征，如下所示：

index	user	product	sub_product	status
0	u1	p1	sp1	NA
1	u1	p1	sp2	NA
2	u1	p1	sp3	CANCELED
3	u1	p1	sp4	AVAIL
4	u2	p3	sp2	AVAIL
5	u2	p3	sp3	CANCELED
6	u2	p3	sp7	NA

首先，我创建了假人：

pd.get_dummies(x, columns = ['product', 'sub_product', 'status']

但我还需要按行分组，按用户划分 1 行，最好的方法是什么？
如果我将它分组：

pd.get_dummies(x, columns = ['product', 'sub_product', 'status'].groupby('user').max()

user	product_p1	product_p3	sub_product_sp1	sub_product_sp2	sub_product_sp3	sub_product_sp4	sub_product_sp7	status_AVAIL	status_CANCELED	status_NA
u1	1	0	1	1	1	1	0	1	1	1
u2	0	1	0	1	1	0	1	1	1	1

我会泄露信息，例如。 u1 sp3 状态被取消。所以看起来我必须为每个列组合创建虚拟对象？

Answer 1

更新：你基本上是在寻找枢轴：

out = (df.astype(str)
   .assign(value=1)
   .pivot_table(index=['user'], columns=['product','sub_product','status'],
                values='value', fill_value=0, aggfunc='max')
)

out.columns = ['_'.join(x) for x in out.columns]