如何使用pandas pivot转换Primary ID列，将匹配Secondary ID展示在相邻列

实现方法 #

你需要先给每个Primary ID分组后的Secondary ID生成对应序号，再用序号作为pivot的列维度即可实现需求，完整代码如下：

import pandas as pd

# 假设你的原始数据已经存入df，列名为Primary ID、Secondary ID
# 第一步：为每个Primary ID下的Secondary ID生成1、2、3的顺序编号
df['seq'] = df.groupby('Primary ID').cumcount() + 1

# 第二步：执行pivot转换
res = df.pivot(
    index='Primary ID',
    columns='seq',
    values='Secondary ID'
)

# 第三步：重命名列、填充空值为"-"、重置索引
res.columns = [f'Secondary {i}' for i in res.columns]
res = res.fillna('-').reset_index()

# 输出res即可得到目标格式结果
print(res)

如果需要调整Secondary ID的排列顺序，可以在生成seq列之前先做排序，比如按Secondary ID从小到大排列就添加一行：

df = df.sort_values(['Primary ID', 'Secondary ID'])

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