Python 在dataframe中组合多行并创建新列

在我的数据框中，每行有动态的列数，一条记录可以包含超过一行。前两列是关键列。如果键列匹配，我必须将每行数据追加到一行中，并创建追加所需的列

输入位于列c2中的（数据帧）c1下方的列等中

row 1: A 1 c1 c2 c3.. c20
row 2: A 1 c21....c25
row 3. A 1 c26.... c35
row 4: A 2 d1 d2... d21
row 5: A 2 d22....d27

我尝试使用df.groupby（\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu。在python中有任何函数可以实现这一点吗

所需输出：（数据帧）

用于列表理解中的一系列计数器，然后和最后一个展平

多索引

：

print (df)
       a  b    c    d    e    f
row1:  A  1   c1   c2   c3  c20
row2:  A  1  c21  c22  c23  c24
row3.  A  1  c26  c27  c28  c29
row4:  A  2   d1   d2  d21  d22
row5:  A  2  d22  d27  d28  d29

s = df.groupby(['a','b']).cumcount()

df1 = df.set_index(['a', 'b', s]).unstack().sort_index(level=1, axis=1)
df1.columns = [f'{x}{y}' for x, y in df1.columns]
df1 = df1.reset_index()
print (df1)
   a  b  c0  d0   e0   f0   c1   d1   e1   f1   c2   d2   e2   f2
0  A  1  c1  c2   c3  c20  c21  c22  c23  c24  c26  c27  c28  c29
1  A  2  d1  d2  d21  d22  d22  d27  d28  d29  NaN  NaN  NaN  NaN

print (df)
       a  b    c    d    e    f
row1:  A  1   c1   c2   c3  c20
row2:  A  1  c21  c22  c23  c24
row3.  A  1  c26  c27  c28  c29
row4:  A  2   d1   d2  d21  d22
row5:  A  2  d22  d27  d28  d29

s = df.groupby(['a','b']).cumcount()

df1 = df.set_index(['a', 'b', s]).unstack().sort_index(level=1, axis=1)
df1.columns = [f'{x}{y}' for x, y in df1.columns]
df1 = df1.reset_index()
print (df1)
   a  b  c0  d0   e0   f0   c1   d1   e1   f1   c2   d2   e2   f2
0  A  1  c1  c2   c3  c20  c21  c22  c23  c24  c26  c27  c28  c29
1  A  2  d1  d2  d21  d22  d22  d27  d28  d29  NaN  NaN  NaN  NaN