熊猫系列正在为另一个系列分配索引而不是值

Question

我正在寻找类似的解决方案，但我找不到它并且时间不多了，所以我必须写下这个问题，请帮助我。 首先，我使用 pandas 来获取输出，所以请帮助我。
所以我想要实现的是我想将一组特定的 groupby 分配给另一行 因此，例如，我在 groupby 中有一个组，我想要在同一行的另一列中，所以我将此值分配给另一列，因为它是按行写入的，所以它将写入不同列的同一行（我怀疑它也是，但在克服当前的障碍后会看到）但我没有获取组的值，而是在其他列示例中获取组的行号如下：

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]

我想要实现的只是将重复 id 的 masked_id 转移到不同的列中，例如我有 3 个相似的 id 说：

 id    masked_id
1 23234 XXXX4
2 23234 XXXX4
3 23234 XXXX4

把它变成下面的样子：

  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

寻求任何指导以向类似方向传播，非常感谢您抽出时间。

更新（关于gk的信息）：

gk = df.groupby(by='id')

Answer 1

试试这个：

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()

输出：

>>> new_df
      id masked_id_1 masked_id_2 masked_id_3
0  23234       XXXX4       XXXX4       XXXX4