我正在尋找類似的解決方案，但我找不到它并且時間不夠了，所以我必須寫這個問題，請幫助我。首先，我使用熊貓來獲取輸出，所以請幫助我。
所以我想要實作的是我想將一個特定的 groupby 組分配給另一行，例如我在 groupby 中有一個組，我想要在另一列同一行中，所以我將此值分配給另一列，因為它正在寫入行，所以它會寫在不同列的同一行（我也對此表示懷疑，但會在克服當前障礙后看到）但不是獲取組的值，而是在其他列中獲取組的行號示例如下：
group_count=df['id'].value_counts()
group_count=group_count.to_dict()
for i in group_count:
for j in range(group_count[i]):
df['masked_id_' str(j 1)].iloc[j:j 1]=gk.get_group(i)['masked_id'].iloc[j:j 1]
我想要實作的只是將重復 id 的 masked_id 轉移到不同的列中，例如我有 3 個類似的 id 說：
id masked_id
1 23234 XXXX4
2 23234 XXXX4
3 23234 XXXX4
將其變成如下所示的內容：
id masked_id_1 masked_id_2 masked_id_3
1 23234 XXXX4 XXXX4 XXXX4
但我得到的是：
id masked_id_1 masked_id_2 masked_id_3
23234 1 2 3
尋找任何向類似方向傳播的指導，非常感謝您抽出時間。
更新（關于gk的資訊）：
gk = df.groupby(by='id')
uj5u.com熱心網友回復：
試試這個：
new_df = df.groupby('id')['masked_id'].agg(list).agg(pd.Series)
new_df.columns = 'masked_id_' (new_df.columns 1).astype(str)
new_df = new_df.reset_index()
輸出：
>>> new_df
id masked_id_1 masked_id_2 masked_id_3
0 23234 XXXX4 XXXX4 XXXX4
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