此处的关键是创建productId的笛卡尔积。参见下面的代码，
result=(main.drop_duplicates(['productId','userId'])
.assign(cartesian_key=1)
.pipe(lambda x:x.merge(x,on='cartesian_key'))
.drop('cartesian_key',axis=1)
.loc[lambda x:(x.productId_x!=x.productId_y) & (x.userId_x==x.userId_y)]
.groupby(['productId_x','productId_y']).size()
.div(data['userId'].nunique()))
result
Prod1 prod2 0.75
Prod1 prod3 0.75
Prod1 prod4 0.75
Prod1 prod5 0.5
prod2 Prod1 0.75
prod2 prod3 0.5
prod2 prod4 0.5
prod2 prod5 0.25
prod3 Prod1 0.75
prod3 prod2 0.5
prod3 prod4 0.5
prod3 prod5 0.5
prod4 Prod1 0.75
prod4 prod2 0.5
prod4 prod3 0.5
prod4 prod5 0.5
prod5 Prod1 0.5
prod5 prod2 0.25
prod5 prod3 0.5
prod5 prod4 0.5
result = (df.groupby(['productId','userId']).size()
.clip(upper=1)
.unstack()
.assign(key=1)
.reset_index()
.pipe(lambda x:x.merge(x,on='key'))
.drop('key',axis=1)
.loc[lambda x:(x.productId_x!=x.productId_y)]
.set_index(['productId_x','productId_y'])
.pipe(lambda x:x.set_axis(x.columns.str.split('_',expand=True),axis=1,inplace=False))
.swaplevel(axis=1)
.pipe(lambda x:(x['x']+x['y']))
.fillna(0)
.div(2)
.mean(axis=1))
602392714
清零编程群