通过添加缺失天数（“无”药物）将稀疏系列（“有”药物）转换为密集系列，然后重置系列索引（2000-01-01 -〉0，2000-04-01 -〉0）。

def f(sr):
    # Create missing dates
    dti = pd.date_range(sr.min(), sr.max(), freq='D')
    # Fill the Series with 'yes' or 'no'
    return (pd.Series('yes', index=sr.tolist())
              .reindex(dti, fill_value='no')
              .reset_index(drop=True))

df['medication_date'] = pd.to_datetime(df['medication_date'])
out = (df.groupby('id')['medication_date'].apply(f).unstack(fill_value='no')
         .rename(columns=lambda x: f'day{x+1}').reset_index())

输出：

>>> out
   id day1 day2 day3 day4 day5 day6
0   1  yes   no   no  yes   no  yes
1   2  yes  yes  yes   no   no   no

更新

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap

colors = ["white", "black"] 
cmap = LinearSegmentedColormap.from_list('Custom', colors, len(colors))
plt.matshow(out.set_index('id').eq('yes').astype(int), cmap=cmap)
plt.show()