按ID拼接列：以X为索引整合各ID对应的Y列

可以使用 pandas 的 pivot 方法实现需求，将 X 设为索引，ID 作为列，Y 作为填充值：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'ID':[1,1,1,1,1,2,2,2,3,3,3,3],'X':[1,2,3,4,5,2,3,4,1,3,4,5],'Y':[1,2,3,4,5,2,3,4,5,4,3,2]})

# 执行透视转换
result_df = df.pivot(index='X', columns='ID', values='Y')

print(result_df)

运行结果：

ID    1    2    3
X                
1   1.0  NaN  5.0
2   2.0  2.0  NaN
3   3.0  3.0  4.0
4   4.0  4.0  3.0
5   5.0  NaN  2.0

如果需要将 X 作为普通列而非索引，可以添加 reset_index()：

result_df = df.pivot(index='X', columns='ID', values='Y').reset_index()

此时结果：

ID  X    1    2    3
0   1  1.0  NaN  5.0
1   2  2.0  2.0  NaN
2   3  3.0  3.0  4.0
3   4  4.0  4.0  3.0
4   5  5.0  NaN  2.0

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jonathan Pacheco