迭代列中的每个类别，并将另一列中的值作为单独的df添加

import pandas as pd

# 创建包含类别列和值列的数据框
data = {'Category': ['A', 'B', 'C'],
        'Value': [1, 2, 3]}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建一个空列表，用于存储每个类别的数据框
dfs = []

# 迭代类别列中的每个类别
for index, value in df['Category'].iteritems():
    # 创建一个新的数据框，将当前类别作为列名，并将对应的值列作为该列的值
    new_df = pd.DataFrame({value: [df.loc[index, 'Value']]})
    # 将新创建的数据框添加到列表中
    dfs.append(new_df)

# 将所有数据框合并为一个完整的数据框
result_df = pd.concat(dfs, axis=1)

# 打印结果
print(result_df)

   A  B  C
0  1  0  0
1  0  2  0
2  0  0  3