Python 系列中的布尔数据帧，其自身位于Pandas中

我有一个Pandas数据框，其中类别信息存储在一列中，如下所示（只有2个类别，但有许多项）：

我想创建一个掩码数据框，但我不想使用类别名称，而是希望将每个项同时作为行和列。对于同一类别中的项目，条目将为1，否则为0：

| item      | water | pasta | burger | pepsi | chocolate |
|-----------|-------|-------|--------|-------|-----------|
| water     | 1     | 0     | 0      | 1     | 0         |
| pasta     | 0     | 1     | 1      | 0     | 1         |
| burger    | 0     | 1     | 1      | 0     | 1         |
| pepsi     | 1     | 0     | 0      | 1     | 0         |
| chocolate | 0     | 1     | 1      | 0     | 1         |

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在熊猫身上最有效的方法是什么？我不知道是否有快速的方法，因为在我能找到的所有文档示例中，布尔掩码使用类别名称作为列标题（而不是将项目本身作为列和行）。

我的评论不正确，这需要一些预处理

首先，对类别进行合并：

df1 = df.merge(df, on='category')

pd.交叉表

pd.crosstab(df1.item_x, df1.item_y)

item_y     burger  chocolate  pasta  pepsi  water
item_x
burger          1          1      1      0      0
chocolate       1          1      1      0      0
pasta           1          1      1      0      0
pepsi           0          0      0      1      1
water           0          0      0      1      1

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@用户3483203，这样我就可以调用get_dummies，它将生成一个包含两个类别作为列的表。然后做a.multiply（a.T）+b.multiply（b.T），我相信这是可行的。不过，这似乎需要很多步骤（也许不是）。谢谢，我确信有一种方法可以使用一些重塑方法的组合，但我无法找到正确的方法。这很有效：）

pd.crosstab(df1.item_x, df1.item_y)

item_y     burger  chocolate  pasta  pepsi  water
item_x
burger          1          1      1      0      0
chocolate       1          1      1      0      0
pasta           1          1      1      0      0
pepsi           0          0      0      1      1
water           0          0      0      1      1