如何应用groupby和基于年龄的get N列

Question

我在下面有一个数据框，我试图以相同的顺序获得所有产品 一行

我正在使用下面的代码和数据框架

df3 = df1.groupby(df1.index)['PartNo'].agg([('product','first'), ('productNew','last')])

        Product 
88      prod1
88      prod2
88      prod3
89      prod3
89      prod4

然而，我能得到的最大值是基于“第一个”和“最后一个”agg的2个产品

我的输出是

        product  productNew     
88      prod1  prod2
89      prod3  prod4

如何更改代码，使每个订单的N个产品位于同一行，如下面的示例所示

        0       1       2.....N 
88      prod1  prod2 prod3
89      prod3  prod4 NaN

Answer 1

这是pivot，索引为：

(df.assign(col=df.groupby(level=0).PartNo.cumcount())
  .pivot(columns='col', values='PartNo'))

输出：

col      0      1      2
88   prod1  prod2  prod3
89   prod3  prod4    NaN