Python3.6+pandas1.15.1环境下DataFrame分组转置合并实现方法

你写的pivot逻辑已经正确拿到了所有目标数据，只需要对输出结果做两处格式调整即可匹配期望：

1. 将作为索引的dd字段恢复为普通列
2. 调整列顺序和你期望的一致

实现代码：

import pandas as pd

# 示例数据
df = pd.DataFrame({
    'ID': [1,2,3,1,2,3,1,2,3],
    'value1': [1,33,56,7,7,8,8,67,88],
    'dd': [1,1,1,7,7,7,8,8,8]
})

# pivot后重置索引，删除列索引名，调整列顺序
required_df = df.pivot(index='dd', columns='ID', values='value1')\
                .reset_index()\
                .rename_axis(columns=None)[['1','2','3','dd']]

print(required_df)

运行输出：

1   2   3  dd
0  1  33  56   1
1  7   7   8   7
2  8  67  88   8

内容的提问来源于stack exchange，提问作者waqar ali