ダミー変数変換（Dummy Variable Encoding)は One-Hot Encoding とも呼ばれるデータ変換手法です。
pandas では get_dummies メソッドを使うと、以下のようにダミー変数へ変換できます。

df = pd.DataFrame({'user': [1,2,3],
                   'flag': ['a','b','a']})
pd.get_dummies(df['flag'])

	a	b
0	1	0
1	0	1
2	1	0

文字列の値をバイナリ値の複数列に変換します。

カンマ区切りの値が入っている場合の変換方法

次に、以下のようなカンマ区切りで値を持っているデータフレームでダミー変数への変換を行おうとする場合、

df = pd.DataFrame({'user': [1,2,3,4,5],
                   'opt1': [100,200,200,400,100],
                   'opt2': ['a', 'a,b', 'c', 'b,c', 'b']})

	user	opt1	opt2
0	1	100	a
1	2	200	a,b
2	3	200	c
3	4	400	b,c
4	5	100	b

対象のカラムをカンマ区切りで変換します。（わかりやすいように opt2_ プレフィックスをつけてます）

df2 = df['opt2'].str.get_dummies(sep=',').add_prefix('opt2_')

	opt2_a	opt2_b	opt2_c
0	1	0	0
1	1	1	0
2	0	0	1
3	0	1	1
4	0	1	0

参考: pandas.Series.str.get_dummies

これを元のデータフレームから必要なカラムだけ取り出してから結合して完成です。

df3 = pd.concat([df[['user', 'opt1']], df2], axis=1)

	user	opt1	opt2_a	opt2_b	opt2_c
0	1	100	1	0	0
1	2	200	1	1	0
2	3	200	0	0	1
3	4	400	0	1	1
4	5	100	0	1	0

正規化されたデータの場合

リレーショナルデータベースからデータを取得する場合は、正規化されていることがほとんどです。
以下のように2つのテーブルのデータに対してダミー変数への変換を行います。

df1 = pd.DataFrame({'user': [1,2,3,4,5],
                   'opt1': [100,200,200,400,100]})
df2 = pd.DataFrame({'user': [1,2,2,3,4,4,5],
                    'opt2': ['a','a','b','c','b','c','b']})
display(df1, df2)

	user	opt1
0	1	100
1	2	200
2	3	200
3	4	400
4	5	100

	user	opt2
0	1	a
1	2	a
2	2	b
3	3	c
4	4	b
5	4	c
6	5	b

この場合、ダミー変数へ変換を行うと userの2と4が重複してしまいます。

pd.get_dummies(df2, columns=['opt2'], prefix='opt2')

	user	opt2_a	opt2_b	opt2_c
0	1	1	0	0
1	2	1	0	0
2	2	0	1	0
3	3	0	0	1
4	4	0	1	0
5	4	0	0	1
6	5	0	1	0

そのため、groupby して sum で集約します。

df3 = pd.get_dummies(df2, columns=['opt2'], prefix='opt2').groupby('user').sum()

user	opt2_a	opt2_b	opt2_c
1	1	0	0
2	1	1	0
3	0	0	1
4	0	1	1
5	0	1	0

最後に元のデータにマージして完成です。

df4 = df1.merge(df3, on='user')

	user	opt1	opt2_a	opt2_b	opt2_c
0	1	100	1	0	0
1	2	200	1	1	0
2	3	200	0	0	1
3	4	400	0	1	1
4	5	100	0	1	0