Многоуровневый индекс для столбцов :получение значения _считается столбцами в пандах

В самом общем смысле проблема, которую я хочу решить, заключается в преобразовании одного компонента многоуровневого индекса -в столбцы. То есть у меня есть Series, который содержит многоуровневый индекс, и я хочу, чтобы самый низкий уровень индекса был преобразован в столбцы в dataframe. Вот актуальная примерная проблема, которую я пытаюсь решить,

Здесь мы можем сгенерировать некоторые образцы данных:

foo_choices = ["saul", "walter", "jessee"]
bar_choices = ["alpha", "beta", "foxtrot", "gamma", "hotel", "yankee"]

df = DataFrame([{"foo":random.choice(foo_choices), 
                 "bar":random.choice(bar_choices)} for _ in range(20)])
df.head()

что дает нам,

     bar     foo
0    beta    jessee
1    gamma   jessee
2    hotel   saul
3    yankee  walter
4    yankee  jessee
...

Теперь я могу сгруппировать по barи получить значение _счетчиков поля foo,

dfgb = df.groupby('foo')
dfgb['bar'].value_counts()

и он выводит,

foo            
jessee  hotel      4
        gamma      2
        yankee     1
saul    foxtrot    3
        hotel      2
        gamma      1
        alpha      1
walter  hotel      2
        gamma      2
        foxtrot    1
        beta       1

Но я хочу что-то вроде

          hotel    beta    foxtrot    alpha    gamma    yankee
foo                        
jessee     1       1       5          4        1        1
saul       0       3       0          0        1        0
walter     1       0       0          1        1        0

Мое решение состояло в том, чтобы написать следующий бит:

for v in df['bar'].unique():
    if v is np.nan: continue
    df[v] = np.nan
    df.ix[df['bar'] == v, v] = 1

dfgb = df.groupby('foo')
dfgb.count()[df['bar'].unique()]