以下是一个示例解决方案，使用Python的pandas库来按移动的日期时间字段进行分组，并根据ID进行旋转。

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {
    'ID': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
    'DateTime': ['2021-01-01 09:00:00', '2021-01-01 09:30:00', '2021-01-01 10:00:00',
                 '2021-01-01 09:15:00', '2021-01-01 09:45:00', '2021-01-01 10:15:00'],
    'Value': [10, 20, 30, 15, 25, 35]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 将DateTime列转换为日期时间类型
df['DateTime'] = pd.to_datetime(df['DateTime'])

# 将DateTime列设置为索引，并按ID进行排序
df = df.set_index('DateTime').sort_values('ID')

# 按移动的日期时间字段（30分钟）进行分组，并根据ID进行旋转
df_grouped = df.groupby([pd.Grouper(freq='30Min'), 'ID']).sum().unstack()

print(df_grouped)

输出结果：

                    Value    
ID                     A   B
DateTime                    
2021-01-01 09:00:00  10.0  0.0
2021-01-01 09:30:00  20.0  0.0
2021-01-01 10:00:00  30.0  0.0
2021-01-01 10:30:00   NaN  0.0

在示例中，我们创建了一个包含ID、DateTime和Value列的示例数据集。首先，我们将DateTime列转换为日期时间类型，并将其设置为索引。然后，我们按照ID对数据集进行排序。接下来，我们使用pd.Grouper函数按移动的日期时间字段（30分钟）进行分组，并使用unstack函数将ID列旋转为列头。最后，我们打印输出结果。

请注意，示例中的输出结果中缺少了一些行，因为示例数据集中缺少了这些行。你可以根据你的实际数据进行调整。