如何使用Python实现DataFrame行转列：产品值转列名并标记yes

使用Pandas库即可快速完成需求，完整可运行代码如下：

import pandas as pd

# 1. 构造原始数据（实际使用时可替换为读取本地文件的逻辑，例如pd.read_csv()）
raw_data = [
    [1, "shirt style A"],
    [1, "sky wing"],
    [2, "sky wing"],
    [3, "shirt style B"],
    [3, "shirt style D"],
    [3, "queen couple"],
    [4, "big cup"],
    [5, "small pool"],
    [5, "sky wing"],
    [5, "shirt style A"]
]
df = pd.DataFrame(raw_data, columns=["customerID", "product"])

# 2. 核心转换逻辑
# 新增标记列，购买过的产品标记为yes
df["buy_flag"] = "yes"
# 行转列，空值填充为空字符串，列名加p_前缀
result = df.pivot(
    index="customerID",
    columns="product",
    values="buy_flag"
).fillna("").add_prefix("p_").reset_index()

# 打印验证结果
print(result)

逻辑说明 #

• 代码输出结果与预期格式完全一致：购买过的产品对应单元格填充yes，未购买留空，所有产品列自动增加p_前缀
• 若原始数据中存在同一客户多次购买同一产品的情况，可提前对数据按customerID和product去重，避免pivot报错：df = df.drop_duplicates(["customerID", "product"])

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Tawan