pandas 分组统计后把数据拉到一行上该怎么做啊

data = pd.DataFrame({
    '框': ['a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'b', 'a'],
    '水果': ['香蕉', '苹果', '香蕉', '苹果', '香蕉', '苹果', '香蕉', '苹果', '橘子', '菠萝', '菠萝', '山竹', '西瓜', '草莓', '草莓'],
    '值': [3, 5, 6, 7, 4, 3, 3, 3, 2, 1, 4, 5, 5, 5, 3]})

dd = data.groupby(['水果', '框']).count()
print(dd)

有这样一组数据，groupby后的结果如下。

      值
水果 框   
山竹 b  1
橘子 a  1
苹果 b  4
草莓 a  1
   b  1
菠萝 a  1
   b  1
西瓜 a  1
香蕉 a  4

我想把统计的a和b放到同一行上，没有的就赋值0或者nan都行，如下图，该怎么做呢

水果  a  b
山竹  0  1
橘子  1  0
草莓  1  1

dd = data.groupby(['水果', '框'], as_index=False).count()

上次有个类似的题目。
这种做法有点复杂，适合各种复杂情况。

import pandas as pd
data = pd.DataFrame({
    '框': ['a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'b', 'a'],
    '水果': ['香蕉', '苹果', '香蕉', '苹果', '香蕉', '苹果', '香蕉', '苹果', '橘子', '菠萝', '菠萝', '山竹', '西瓜', '草莓', '草莓'],
    '值': [3, 5, 6, 7, 4, 3, 3, 3, 2, 1, 4, 5, 5, 5, 3]})

dd = data.groupby(['水果', '框']).count()

# 处理过程
lst_dict = {}
for d in dd.iterrows():
    temp = list(d[0])
    temp_key = str(temp[:1])
    print(temp_key,temp,d[1][0])
    if temp_key in lst_dict:
        temp_item = lst_dict[temp_key]
        temp_item[temp[1]] = d[1][0]
    else:
        lst_dict[temp_key] = {temp[1]:d[1][0]}
print(lst_dict)
lst_2 = []
for d in lst_dict:
    items = eval(d)
    data = lst_dict[d]
    items.append(data['a'] if 'a' in data else 0 )
    items.append(data['b'] if 'b' in data else 0)
    lst_2.append(items)
print(lst_2)
df3 = pd.DataFrame(lst_2)
df3.columns =  ['水果','a框','b框']

print(df3)