如何将DataFrame分组后的多行Category转置为多列？

我有如下DataFrame：

希望以ID1和ID2为分组依据，将Category列转置为多列，列数取分组中Category的最大数量（示例中为3列），填充对应值，不足的列留空，得到如下结果：

可以通过Pandas的分组标记序号+透视转置来实现，具体步骤如下：

1. 添加组内序号：按ID1和ID2分组后，给每个组内的Category标记从1开始的序号，为后续转置列做准备。
2. 透视转置：以ID1、ID2为索引，序号为列，Category为值进行透视，自动生成对应数量的列。
3. 重命名列：将序号列重命名为Category1、Category2的格式。
4. 填充空值：将转置后缺失的位置填充为空字符串，重置索引恢复正常结构。

代码实现 #

import pandas as pd

# 构造原始DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'ID1': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C'],
    'ID2': ['01', '01', '01', '03', '05', '05', '08'],
    'Category': ['OCC', 'HUI', 'IAC', 'OCC', 'OCC', 'HUI', 'IAC']
})

# 给每个分组内的Category添加从1开始的序号
df['seq'] = df.groupby(['ID1', 'ID2']).cumcount() + 1

# 透视转置，生成多列
pivot_df = df.pivot(index=['ID1', 'ID2'], columns='seq', values='Category')

# 重命名列名
pivot_df.columns = [f'Category{col}' for col in pivot_df.columns]

# 重置索引并填充空值
result = pivot_df.reset_index().fillna('')

print(result)

输出结果 #

运行代码后得到的结果与目标完全一致：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者hhp