假设：

• 你只有两次约会
• 每个日期没有重复的名称

您可以使用pivot，利用pivot对列进行排序的事实，然后使用set_axis来使用您的自定义名称

out = (df
   .assign(Date=pd.to_datetime(df['Date']))  # ensure datetime for correct sorting
   .pivot('Name', 'Date', 'Value')
   .set_axis(['Value_before', 'Value_after'], axis=1)
   .reset_index()
)

输出：

Name  Value_before  Value_after
0    A             0            1
1    B             1            1
2    C             1            0

您正在查找的是pivot tables

import pandas as pd
from datetime import date

df = pd.DataFrame({
    "Date": [date(2022,1,1), date(2022,1,1), date(2022,1,1), date(2022,1,2), date(2022,1,2), date(2022,1,2)],
    "Name": ["A", "B", "C", "A", "B", "C"],
    "Value": [0, 1, 1, 1, 1, 0]
})

print(pd.pivot_table(df, values="Value", index="Name", columns="Date"))

def function1(dd:pd.DataFrame):
    dd1=dd.loc[:,'Value']
    dd1.index=['Value_before','Value_after']
    return dd1
df1.groupby("Name").apply(function1)

Value  Value_before  Value_after
Name                            
A                 0            1
B                 1            1
C                 1            0