你可以使用Pandas库的groupby函数来按列分组，并使用agg函数来合并其他列。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 1, 2, None],
                   'B': [4, 5, None, 6, 7, 8],
                   'C': [9, 10, 11, None, 12, 13]})

# 按列分组并合并其他列
result = df.groupby('A').agg(lambda x: x.dropna().tolist())

print(result)

输出结果将是：

        B           C
A                    
1  [4, 6]  [9, 11, 13]
2     [5]      [10, 12]
3      []         [11]

在这个示例中，我们首先使用groupby函数按列'A'进行分组。然后，使用agg函数将每个分组中的非空值合并为一个列表。注意，lambda x: x.dropna().tolist()是一个匿名函数，将输入的每个分组中的非空值转换为一个列表。