Convert dataframe Pandas using pre-defined columns

Question

I have the Pandas DataFrame with multiple rows and columns as follows:

      a    b   c   d

0     2    1   3   1

1     2    2   1   1      

2     2    3   6   1    

3     2    4   4   1    

I want to convert above DataFrame to matrix based on column b as rows and column c as a column. Using crosstab, I will get:

c   1   3   4   6

b

1   0   1   0   0

2   1   0   0   0

3   0   0   0   1

4   0   0   1   0

What I want is column should show from 1-6 including 2 and 5 as below.

c   1   2   3   4   5   6

b

1   0   0   1   0   0   0

2   1   0   0   0   0   0

3   0   0   0   0   0   1

4   0   0   0   1   0   0

How to obtain above form using the Pandas?

Answer 1

Use DataFrame.reindex with minimal and maximal columns:

df1 = df.reindex(np.arange(df.columns.min(), df.columns.max() + 1), axis=1, fill_value=0)

print (df1)

   1  2  3  4  5  6

c                  

1  0  0  1  0  0  0

2  1  0  0  0  0  0

3  0  0  0  0  0  1

4  0  0  0  1  0  0

If you are a beginner and want to know more about Data Science the do check out the Data Science course