以下是一个示例代码，演示如何按id进行聚合，并在不同的列中追加不同的值：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'id': [1, 1, 2, 2, 3, 3],
        'value': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F']}
df = pd.DataFrame(data)

# 按id进行聚合，并在不同的列中追加不同的值
df_agg = df.groupby('id').agg({'value': lambda x: ','.join(x)})
df_agg['new_column'] = ['X', 'Y', 'Z']

# 重置索引
df_agg.reset_index(inplace=True)

# 输出结果
print(df_agg)

输出结果如下：

   id value new_column
0   1   A,B          X
1   2   C,D          Y
2   3   E,F          Z

在这个示例中，我们首先创建了一个包含id和value列的DataFrame。然后，我们使用groupby方法按id进行聚合，并使用agg方法将value列的值合并为一个字符串。最后，我们使用['new_column']语法在df_agg DataFrame中添加了一个名为new_column的新列，并为每个id分配了不同的值。最后，我们使用reset_index方法重置了索引，以便id和其他列成为DataFrame的列。