Python 每天新增一列

我有这个数据框：

user     day
A        1
A        4
B        2
B        4

我想将数据帧更改为：

user   day_1   day_2   day_3   day_4
A      1       0       0       1
B      0       1       0       1

因此，即使在第三天没有用户，它也会自动生成第三天

我已经尝试过这个代码，但它不工作

for index, row in grouped_user.iterrows():
    grouped_user["day_" + str(int(row.active_period))] = 1

用于转换为字符串和聚合最大值：

如果有必要添加缺少的天数将用户转换为索引，请使用get_dummies for将所有可能的天数添加到列：

days = [f'day_{x}' for x in range(df['day'].min(), df['day'].max() + 1)]
df1 = (pd.get_dummies(df.set_index('user').astype(str))
         .max(level=0)
         .reindex(columns=days, fill_value=0)
         .reset_index())
print (df1)
  user  day_1  day_2  day_3  day_4
0    A      1      0      0      1
1    B      0      1      0      1

另一个解决方案包括和：

用于转换为字符串和聚合最大值：

如果有必要添加缺少的天数将用户转换为索引，请使用get_dummies for将所有可能的天数添加到列：

days = [f'day_{x}' for x in range(df['day'].min(), df['day'].max() + 1)]
df1 = (pd.get_dummies(df.set_index('user').astype(str))
         .max(level=0)
         .reindex(columns=days, fill_value=0)
         .reset_index())
print (df1)
  user  day_1  day_2  day_3  day_4
0    A      1      0      0      1
1    B      0      1      0      1

另一个解决方案包括和：

您可以使用以下功能：

结果:

day   day_1  day_2  day_3  day_4
user                            
A         1      0      0      1
B         0      1      0      1

您可以使用以下功能：

结果:

day   day_1  day_2  day_3  day_4
user                            
A         1      0      0      1
B         0      1      0      1

---

它的error键error:Index['day']，dtype='object']都不在[columns]中，我需要日期_3@OctavianWR您可以使用第一种解决方案，也可以使用第二种解决方案。您不应该同时使用两者，因为jezrael也将解决方案命名为df，这会覆盖原始解决方案df@jezrael糟糕，我没有更改df名称。虽然成功了，但我需要这一天_3@jezrael，我不知道为什么代码在第二次尝试时不起作用。结果都是0。第一次尝试没有问题，我想我可以接受两次answer@jezrael我不这么认为。我已经包括了itit的error键error:[Index['day']，dtype='object']都不在[columns]中，我需要日期_3@OctavianWR您可以使用第一种解决方案，也可以使用第二种解决方案。您不应该同时使用两者，因为jezrael也将解决方案命名为df，这会覆盖原始解决方案df@jezrael糟糕，我没有更改df名称。虽然成功了，但我需要这一天_3@jezrael，我不知道为什么代码在第二次尝试时不起作用。结果都是0。第一次尝试没有问题，我想我可以接受两次answer@jezrael我不这么认为。我已经包括在内了

day   day_1  day_2  day_3  day_4
user                            
A         1      0      0      1
B         0      1      0      1