Я хотел бы составить сводную таблицу / сводную таблицу на основе одного столбца (Месяца) и создать другие столбцы. Ключевым моментом здесь является то, что я не знаю ожидаемых имен столбцов (Месяц и Расчетный). Поэтому имена столбцов info1 и info2 могут измениться, , поэтому я не могу жестко их кодировать , но я могу жестко кодировать Месяц и Расчет. ввод: 
Я уже попробовал сводные таблицы, и он не показывает все столбцы и не делает то, что мне нужно.
import pandas as pd
from collections import OrderedDict
d = {'Month': [1, 2, 2],
'Calculated': [300, 400, 460],
'info1': ["my info", "i really need the tech", "some more info"],
'info2': ["sales are good", "lets do more tech", "my third line"]}
df = pd.DataFrame(data=d)
df.to_csv("myfile.csv")
df1 = df.pivot_table(index = ['Month'], aggfunc=lambda x: ' '.join(x)).reset_index()
df1.to_csv("myfile1.csv")
Я ожидал, что все столбцы будут сгруппированы по месяцам и объединят другие столбцы. Ожидаемый результат: 
Пожалуйста, не беспокойтесь о части csv, я сделал это, чтобы сделать скриншот для этого вопроса.
Решение:
df.astype(str).pivot_table(index = ['Month'], aggfunc=lambda x: '\n'.join(x)).reset_index().reindex(columns=df.columns)