我正在试图找出pandas数据帧，我试图不要违反最佳做法。
如果我建议产品*向一个用户展示，那么每个用户一个数据帧是否有效？
在阅读Pandas Dataframes时，几乎看起来它们似乎是数据库意义上的表。因此，虽然看起来我可以/应该以这种方式使用Pandas，但似乎就像为每个用户使用整个表一样，这似乎是错误的。
我打算为每个客户存储的数据类似于＃他们看到过具有特定属性的产品，他们不喜欢具有特定属性的产品的次数，以及他们有多少次喜欢特定类别的产品，或具有特定属性的产品等。
我计划为每个用户存储一个数据帧，并将Google Cloud Storage作为对象（并在每次有新数据时重写整个对象）。**我不希望单独的数据帧变得过大。
我将产品数据存储在Google Datastore中，并计划使用来自数据框查询的信息来查询相应的产品，然后根据对存储在其中的用户信息的更全面分析，最终计算哪些产品最相关他们的特定数据框架和每个产品元标识/类别。
这与pandas数据帧的工作方式有何关系？这个解决方案是否可行？
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**如果这个服务的更新似乎太多，请提及
***仅仅是为了获取更多信息，我从不打算相互比较用户，因为产品对时间非常敏感，而且我只会向用户展示最新的产品;因此，我不能指望通过协作过滤器获取与当前产品相关的信息（因为其他类似的用户可能最近不喜欢新产品）。