python dateframe操作

Question

df02を列毎に見ていった場合、
n0の前列にn0と反対の数を（0なら1なら0を）入れたいです。
n1の場合も、同様にして、
最終的に、32列を64列にしたいです。
試しに、nの列（n0 ~ n9）まででやってみたいと思い、他のデータフレームにダミー変数を追加していくという手法（mergeして）でやろうとしたところ、上手くいってくれないです。
どなたか、教えて頂けると幸いです。
よろしくお願いします。

Answer 1

今ひとつ仕様が理解できていないのですが、0と1 で構成されたDataFrameの0と1を
入れ替えたいのであれば

(~df.astype('bool')).astype('int')

で良いかと思います。
あとは上記の結果と元の DataFrameとを merge() して Index毎に並べ替える(sort_index())と良いのでは
ないでしょうか。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[1,0,0,0],[1,1,0,0],[1,0,1,0]], columns=['n0','n1','n2','n3'])
print(df)
#   n0  n1  n2  n3
#0   1   0   0   0
#1   1   1   0   0
#2   1   0   1   0

ret = pd.concat((df, (~df.astype('bool')).astype('int'))).sort_index()
print(ret)
#   n0  n1  n2  n3
#0   1   0   0   0
#0   0   1   1   1
#1   1   1   0   0
#1   0   0   1   1
#2   1   0   1   0
#2   0   1   0   1

【追記】

各行の間ではなく列の間ということで、修正しました。
Column名は同じ名前があると扱いが面倒なので、add_suffix()にてサフィックスを追加して、
ソートした際に意図した通りに並ぶようにしてあります。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[1,0,0,0],[1,1,0,0],[1,0,1,0]], columns=['n0','n1','n2','n3'])
print(df)
#   n0  n1  n2  n3
#0   1   0   0   0
#1   1   1   0   0
#2   1   0   1   0

ret = pd.concat(((~df.astype('bool')).astype('int').add_suffix('_0'), df.add_suffix('_1')), axis=1)
ret = ret.reindex(ret.columns.sort_values(), axis=1)
#   n0_0  n0_1  n1_0  n1_1  n2_0  n2_1  n3_0  n3_1
#0     0     1     1     0     1     0     1     0
#1     0     1     0     1     1     0     1     0
#2     0     1     1     0     0     1     1     0

Comments

[退会済みユーザー]

解答して頂き、ありがとうございました。
すいませんでした。
行と列を間違えて記述してしまいました。
なので、
df_new = (~df.astype('bool')).astype('int')
df
としたとき、df_newとdfを交互にmergeしていきたいと考えています。
df_newの0列目を全体の0列目に、dfの0列目を全体の1列目に
df_newの1列目を全体の2列目に、dfの1列目を全体の3列目に...
といった具合に、64列欲しいです。
長々とすいません。

[magichan]

回答に追記しました。