以下是一个示例代码，展示了如何实现“不同值的分列”：

import pandas as pd

# 创建一个包含不同值的DataFrame
data = {'col1': ['A', 'B', 'A', 'C', 'B', 'C'],
        'col2': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用pd.get_dummies()函数将列进行分列
df_dummies = pd.get_dummies(df)

# 将分列后的结果与原DataFrame合并
df_final = pd.concat([df, df_dummies], axis=1)

print(df_final)

运行以上代码将得到以下输出：

  col1  col2  col1_A  col1_B  col1_C
0    A     1       1       0       0
1    B     2       0       1       0
2    A     3       1       0       0
3    C     4       0       0       1
4    B     5       0       1       0
5    C     6       0       0       1

在此示例中，我们首先创建了一个包含两列的DataFrame，其中col1包含了'A'、'B'、'C'三个不同的值，col2包含了一些数字。然后，我们使用了pd.get_dummies()函数将col1列进行分列，将其转换为三个新的列：col1_A、col1_B和col1_C。最后，我们使用pd.concat()函数将分列后的结果与原DataFrame进行合并，并将结果打印出来。

请注意，该示例使用了Pandas库来处理数据，因此在运行代码之前，需要确保已安装了Pandas库。