如何判断所有值是否都在 pivot_table 的输入 DataFrame 中，并创建并用 0 填充一些 Python Pandas 中不存在的值

df = pd.DataFrame()
df["ID"] = [111,222,333]
df["TYPE"] = ["A", "A", "C"]
df["VAL_1"] = [1,3,0]
df["VAL_2"] = [0,0,1]

ID   | TYPE  | VAL_1 | VAL_2
-----|-------|-------|-------
111  | A     |  1    | 0 
222  | A     |  3    | 0
333  | C     |  0    | 1

df_pivot = pd.pivot_table(df, 
                          values=['VAL_1', 'VAL_2'],
                          index=['ID'],
                          columns='TYPE', 
                          fill_value=0)
df_pivot.columns = df_pivot.columns.get_level_values(1)  + '_' + df_pivot.columns.get_level_values(0)
df_pivot = df_pivot.reset_index()

df['TYPE'] = pd.Categorical(df['TYPE'], categories=['A', 'B', 'C'])

df_pivot = pd.pivot_table(df, 
                          values=['VAL_1', 'VAL_2'],
                          index=['ID'],
                          columns='TYPE', 
                          observed=False, dropna=False,
                          fill_value=0)
df_pivot.columns = df_pivot.columns.get_level_values(1).astype(str)  + '_' + df_pivot.columns.get_level_values(0)
df_pivot = df_pivot.reset_index()

    ID  A_VAL_1  B_VAL_1  C_VAL_1  A_VAL_2  B_VAL_2  C_VAL_2
0  111        1        0        0        0        0        0
1  222        3        0        0        0        0        0
2  333        0        0        0        0        0        1

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