如何将Pandas表格中相同ID的多行不同值合并为一行多列？

我有一个Pandas表格，其中部分ID在多行中重复出现，但对应的取值各不相同。希望实现每个ID仅在一行中显示，并将不同的取值追加到多列中。

起始表格 #

期望结果 #

解决方案 #

可以通过分组计数+透视表的方式实现，具体代码如下：

import pandas as pd

# 1. 构造示例数据（替换为你的DataFrame即可）
data = {
    'ID': [1,1,2,3,4,1,2],
    '列1': ['blue','red','gray','yellow','orange','pink','white']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 2. 为每个ID分组内的行添加序号（从1开始）
df['序号'] = df.groupby('ID').cumcount() + 1

# 3. 透视转换：将序号转为列，ID作为行索引
result = df.pivot(index='ID', columns='序号', values='列1')

# 4. 重命名列名，匹配"列1、列2..."的格式
result.columns = [f'列{col}' for col in result.columns]

# 5. 重置索引，让ID变回普通列；空值填充为空字符串
result = result.reset_index().fillna('')

print(result)

代码说明 #

• groupby('ID').cumcount()：给每个ID分组内的行按顺序计数，+1是让序号从1开始，对应后续的列1、列2。
• pivot()：将分组后的序号转为列，实现行转列的效果。
• fillna('')：把透视后产生的空值（NaN）替换为空字符串，和期望结果格式一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者eliaelia77