データ元
個々の購入データ（変換前）
各行はユーザID、各列はユーザの購入したアイテムを表している。列数は最も購入アイテムの多いユーザの購入数になる。そのため、空欄にはNaNが入っている。
つくりたいテーブル（変換後）
各列を特定のアイテムに固定して、それぞれのユーザが購入したかを1/0で表す
やりかた
scikit-learn の MultiLabelBinarizerを用いる。変換前のデータフレームをdfとする。変換後の出力はdf_transとする。
from sklearn.preprocessing import MultiLabelBinarizer
df = df.fillna("none")
mlb = MultiLabelBinarizer()
result = mlb.fit_transform(df.values)
df_trans = pd.DataFrame(result, columns = mlb.classes_).drop('none', axis=1)
データフレーム中にNaNが入っているとMultiLabelBinarizerでエラーが発生するので適当な文字列に変換しておく（重複しなければ別にnoneじゃなくてもよい）
MultiLabelBinarizerオブジェクトを生成しfit_transformメソッドを呼び出す。引数にはdf.valuesとしてnumpy.array形式で指定する。
列名（アイテム名）はmlb.classes_で取り出せる。
最後にdropメソッドでnoneを削除すれば、変換後のテーブルを得る。