Python 具有不等列的数据帧

我有一个数据框，其中一列包含一个分类变量，另一列包含一个连续变量，如下所示：

    gender  contVar
    Male     22379
    Female   24523
    Female   23421
    Male     23831
    Male     29234

我想要一张这样的桌子：

    Male   Female
    22379   24523
    23831   23421
    23831
    29234

这在熊猫身上可能吗？当我这样做时：

    df.pivot(index = df.index.tolist(), columns='gender', values='contVar') 

我发现索引是越界的（很明显，因为没有行，也有索引，但我也假设它是越界的，因为每列中的行数不相等）。欢迎提出任何想法。

您可以：

pd.concat([pd.DataFrame({g:d.contVar.tolist()}) for g,d in df.groupby('gender')], axis=1)

Out[416]:
   Female   Male
0   24523  22379
1   23421  23831
2     NaN  29234

---

或者可以得到两个单独的列表吗？我真的不需要表中的数据透视（并用NaN填充空单元格），甚至需要单独的列表。我在这里不使用pivot，我实际上构建了一个数据帧列表（一个用于女性，另一个用于男性），这样您就可以从该列表中访问“单独”的数据帧。

[d.contVar.tolist（）对于df.groupby中的g，d（'gender'）]

这样做会给你一个这样的两个列表的列表

[[24523421]，[223792383129234]]

[{g:d.contVar.tolist（）}对于df.groupby（'gender'）中的g，d，它会给你一个这样的两个列表
[{'Female'：[24523421]}，{'Male'：[223792383129234]}
这确实是一个词汇列表，不清楚OP所说的“两个独立列表”是什么意思