Pandas Groupby分组后如何将列表数据拆分为多列合并展示？

你原有代码的核心错误是Step2中用str.split()拆分拼接字符串时，地址、城市字段包含空格，会把单个字段拆分为多个列表元素，导致后续字段错位，同时groupby未携带First Name字段，会丢失该维度信息。
以下是可直接运行得到预期结果的完整代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取剪贴板数据
df = pd.read_clipboard()

# 给同一用户的多条记录添加序号（从1开始计数）
df["idx"] = df.groupby(["AccountID", "Last Name", "First Name"]).cumcount() + 1

# 转换为宽表，按序号展开对应字段
df_wide = df.set_index(["AccountID", "Last Name", "First Name", "idx"]).unstack()

# 整理列名，添加序号后缀
df_wide.columns = [f"{col[0]}_{col[1]}" for col in df_wide.columns]

# 重置索引得到基础结果
df_res = df_wide.reset_index()

# 调整列顺序匹配你需要的输出格式
expected_cols = ["AccountID", "Last Name", "First Name"]
for i in range(1, df["idx"].max()+1):
    expected_cols.extend([f"Contract_{i}", f"Address_{i}", f"City_{i}", f"State_{i}"])
df_res = df_res[expected_cols]

# 若需要空值显示为空字符串而非NaN，可开启下一行
# df_res = df_res.fillna('')

print(df_res)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Joe Stuart