python 数値穴埋め？変換？がしたい

Question

前提・実現したいこと

下記の内容のコンマで区切られたcsvデータがあるのですが
６つの数字（横）でひとくくり
それが１０個あるデータ
（数字のデータはソートしてあり数の小さいのから大きいものにならべかえしてあります）

data.csv

2,5,8,9,10,15
1,5,7,9,11,15
1,4,8,10,11,12
5,6,7,13,15,16
8,10,11,13,14
4,5,6,15,17,18
2,4,6,8,10,15
3,6,9,12,15,18
3,5,7,8,11,17
7,9,10,11,12,16

これを読み取りなんやかんやして
下記のエクセル画像のように
それぞれの所に当てはめ更に画像の下の様にcsvにする事は可能でしょうか？
（下記のCSVにするのはエクセルで読み込むため）

＊黄色の部分は要りません

data2.csv
,1,,,1,,,1,1,1,,,,,1,,,
1,,,,1,,1,,1,,1,,,,1,,,
1,,,1,,,,1,,1,1,1,,,,,,
,,,,1,1,1,,,,,,1,,1,1,,
,,,,,,,1,,1,1,,1,1,,,,
,,,1,1,1,,,,,,,,,1,,1,1
,1,,1,,1,,1,,1,,,,,1,,,
,,1,,,1,,,1,,,1,,,1,,,1
,,1,,1,,1,1,,,1,,,,,,1,
,,,,,,1,,1,1,1,1,,,,1,,

↑　
エクセルで開いた時に画像のようになるよう

data.csvをdata2.csv　にしたい

可能であるのならその考え方
可能でないのであればその実現方法をご教示いただけますと幸いです。
よろしくお願いします。

試したこと

python のpandas

pandasで欠損値NaNを除外（削除）・置換（穴埋め）・抽出
リンク内容

pandas.DataFrame, Seriesの要素の値を置換するreplace
リンク内容

がヒント…思考的にとっかかりがあると思ったのですが決定打には至りませんでした

Answer 1

素直に実装すると以下のような感じで書けます。

import pandas as pd
from io import StringIO
import numpy as np

# ダミーデータ
s = """2,5,8,9,10,15
1,5,7,9,11,15
1,4,8,10,11,12
5,6,7,13,15,16
8,10,11,13,14
4,5,6,15,17,18
2,4,6,8,10,15
3,6,9,12,15,18
3,5,7,8,11,17
7,9,10,11,12,16"""
df = pd.read_csv(StringIO(s), header=None)
df = df.fillna(0)

ary = df.values.astype(int)
row_size = np.max(ary) # 行の長さ

bit_rows = []
for row in ary:
    # 指定の列位置に「1」をセット
    bit_row = [0 for _ in range(row_size)]
    for c in row:
        if c > 0:
            bit_row[c-1] = 1
    bit_rows.append(bit_row)

df = pd.DataFrame(bit_rows, columns=[f'{i+1}' for i in range(row_size)])
print(df)
"""
   1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12  13  14  15  16  17  18
0  0  1  0  0  1  0  0  1  1   1   0   0   0   0   1   0   0   0
1  1  0  0  0  1  0  1  0  1   0   1   0   0   0   1   0   0   0
2  1  0  0  1  0  0  0  1  0   1   1   1   0   0   0   0   0   0
3  0  0  0  0  1  1  1  0  0   0   0   0   1   0   1   1   0   0
4  0  0  0  0  0  0  0  1  0   1   1   0   1   1   0   0   0   0
5  0  0  0  1  1  1  0  0  0   0   0   0   0   0   1   0   1   1
6  0  1  0  1  0  1  0  1  0   1   0   0   0   0   1   0   0   0
7  0  0  1  0  0  1  0  0  1   0   0   1   0   0   1   0   0   1
8  0  0  1  0  1  0  1  1  0   0   1   0   0   0   0   0   1   0
9  0  0  0  0  0  0  1  0  1   1   1   1   0   0   0   1   0   0
"""

Comments

[techno]

お答えいただきありがとうございます。
kirara0048さんにもお聞きしたのですが
こう言った考えはどういう風に考えていったらいいのでしょうか？
まず何をしたいかを考えそこからどういう風に実装したらいいか、その実装の仕方が思いつかないのです（記述の仕方、考え方、実装の仕方）

Answer 2

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', header=None).fillna(0).astype(int)
arr = df.to_numpy()
arr
# array([[ 2,  5,  8,  9, 10, 15],
#        [ 1,  5,  7,  9, 11, 15],
#        [ 1,  4,  8, 10, 11, 12],
#        [ 5,  6,  7, 13, 15, 16],
#        [ 8, 10, 11, 13, 14,  0],
#        [ 4,  5,  6, 15, 17, 18],
#        [ 2,  4,  6,  8, 10, 15],
#        [ 3,  6,  9, 12, 15, 18],
#        [ 3,  5,  7,  8, 11, 17],
#        [ 7,  9, 10, 11, 12, 16]])

このとき、

# 方法1
out = np.full((len(arr), arr.max()+1), '', dtype='U1')
np.put_along_axis(out, arr, '1', 1)
pd.DataFrame(out[:, 1:]).to_csv('data2.csv', header=None, index=None)

# 方法2
out = np.where((arr==np.arange(arr.max()+1)[:, None, None]).any(2).T, '1', '')
pd.DataFrame(out[:, 1:]).to_csv('data2.csv', header=None, index=None)

,1,,,1,,,1,1,1,,,,,1,,,
1,,,,1,,1,,1,,1,,,,1,,,
1,,,1,,,,1,,1,1,1,,,,,,
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,,1,,,1,,,1,,,1,,,1,,,1
,,1,,1,,1,1,,,1,,,,,,1,
,,,,,,1,,1,1,1,1,,,,1,,

Comments

[techno]

お返事遅れて大変申し訳ございません
ありがとうございました
不躾ながらお聞きしたいのですがこう言った考えはどういう風に考えていったらいいのでしょうか？
まず何をしたいかを考えそこからどういう風に実装したらいいか、その実装の仕方が思いつかないのです（記述の仕方、考え方、実装の仕方）