如何对DataFrame进行透视操作 实现指定列不同值转为新表表头

你可以通过先给每个ver分组添加组内序号，再执行透视的方式得到目标结果，完整实现代码如下：

import pandas as pd

# 构造原始DataFrame，你可以替换为自己读取的数据
df = pd.DataFrame({
    'ver': ['a', 'b', 'b', 'a', 'b', 'b', 'a', 'a'],
    'time': [2.31, 3.45, 3.75, 2.21, 3.87, 4.02, 1.97, 3.56]
})

# 步骤1：为同一ver下的元素按出现顺序生成组内序号，作为透视的行对齐依据
df['group_idx'] = df.groupby('ver').cumcount()

# 步骤2：执行透视转换，删除多余的序号列
result_df = df.pivot(index='group_idx', columns='ver', values='time').reset_index(drop=True)

# 输出验证
print(result_df)

运行后输出的result_df就是你需要的结构：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者sd5