明智地合并两个数据帧

Question

如果我的一个数据框给了我一些关于项目的信息：

    itemId     property_1      property_2     property_n       Decision
 0      i1          88.90             NaN              0              1
 1      i2          87.09    7.653800e+06              0              0
 2      i3          78.90    7.623800e+06              1              1
 3      i4          93.02             NaN              1              0
 ...

另一个给了我一些关于用户如何与项目交互的信息：

     userId        itemId      Decision
  0      u1            i1             0
  1      u1            i2             1
  2      u2            i1             1
  3      u2            i3             0
  4      u2            i4             1
  5      u3            i5             0
    ...

我有兴趣预测Decision，如果我分别处理每个数据帧，这很容易做到。 但是我能否以某种方式将第二个合并到第一个中，因为在第二个中，每个 item 以不同的 Decisions 出现多次？

我想要类似的东西：

    itemId     property_1      property_2     property_n     u1_decision  ...    Decision
  0     i1          88.90             NaN              0               0               1
  1     i2          87.09    7.653800e+06              0               1               0
  2     i3          78.90    7.623800e+06              1             NaN               1
  4     i4          93.02             NaN              1             NaN               0  
   ...

所以每个用户都变成一列，结果非常稀疏。第一个问题是这是否有意义，第二个问题是如何将第二个数据帧中的行作为列合并到第一个（我知道如何在Decision 上使用df.merge，但这不是给我想要的结果）。

Answer 1

你可以pivot第二张桌子喜欢：

df.pivot(index='itemId', columns='userId', values='Decision').reset_index()

然后您可以在itemId 上执行merge。