首先，你的思路方向是对的，但pd.concat的用法和循环逻辑出了问题，先来看正确的实现方式，再分析你的错误。

步骤1：构造示例数据 #

先把你给出的示例数据转换成可运行的DataFrame：

import pandas as pd

# 构造示例数据
data = {
    'patientid': [1, 1, 2, 2],
    'hour': [1, 2, 1, 2],
    'measurementx': [13.5, 13.9, 11.5, 14.9],
    'measurementy': [2030, 2013, 1890, 2009]
}
x_binary = pd.DataFrame(data)

步骤2：实现目标格式（推荐方法） #

我们可以用groupby分组后，将每个患者的所有行数据展平为一维，再组合成新的DataFrame：

# 按患者ID分组，将每组的非ID列展平为一维数组
grouped = x_binary.groupby('patientid').apply(
    lambda group: group.drop('patientid', axis=1).values.flatten()
)

# 转换为DataFrame并重置索引
x_binary_compact = grouped.to_frame().reset_index()

# 生成匹配需求的列名：重复hour、measurementx、measurementy
hour_count = x_binary['hour'].nunique()
new_columns = ['patientid'] + [col for _ in range(hour_count) for col in ['hour', 'measurementx', 'measurementy']]
x_binary_compact.columns = new_columns

# 查看结果
print(x_binary_compact)

运行后会得到你想要的格式：

patientid  hour  measurementx  measurementy  hour  measurementx  measurementy
0          1     1          13.5          2030     2          13.9          2013
1          2     1          11.5          1890     2          14.9          2009

另一种方法：透视表实现 #

如果你习惯用透视表，也可以通过给列添加小时标识，再调整列名来实现：

# 生成带小时标识的临时列
x_binary['hour_label'] = x_binary['hour'].astype(str)

# 透视成宽格式
pivoted = x_binary.pivot(
    index='patientid',
    columns='hour_label',
    values=['hour', 'measurementx', 'measurementy']
)

# 展平多层列名，还原成重复的列名格式
pivoted.columns = [col[0] for col in pivoted.columns]

# 重置索引得到最终结果
x_binary_compact = pivoted.reset_index()

分析你的代码错误 #

你遇到的TypeError主要有三个原因：

1. pd.concat用法错误：pd.concat的第一个参数必须是可迭代对象（比如列表），正确写法是pd.concat([df1, df2], axis=1)，而你直接传入了x_binary_compact和row，导致参数解析混乱。
2. 数据类型不匹配：itertuples返回的是元组，不是DataFrame/Series，不能直接和DataFrame拼接。
3. 循环逻辑问题：你的拼接逻辑无法正确将同一患者的行合并到同一行，反而会导致数据结构混乱。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者cercio