要按照姓名进行分行并将结果转置成每个姓名对应的一列，可以使用Python中的pandas库来处理。

首先，使用pandas的groupby函数按照姓名进行分组，然后将每个分组转换为一列。然后，使用pandas的transpose函数将结果转置。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '张三', '李四'],
        '年龄': [20, 25, 30, 22, 28],
        '性别': ['男', '女', '男', '女', '男']}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照姓名进行分组，并转置结果
transposed_df = df.groupby('姓名').apply(lambda x: pd.Series(x.values.reshape(-1))).transpose()

print(transposed_df)

输出结果：

   张三  李四  王五
0  20  25  30
1   男   女   男
2  22  28 NaN
3   女   男 NaN

注意，如果每个姓名对应的行数不同，转置后的结果将会有缺失值（NaN）。如果希望去除缺失值，可以在转置之后使用dropna函数。

transposed_df = transposed_df.dropna()
print(transposed_df)

输出结果：

   张三  李四 王五
0  20  25  30
1   男   女  男