Как мне изменить этот DataFrame в Python?

Возможно, это не самый чистый метод (вообще), но он дает желаемый результат:

reshaped_df = (df.groupby('b_no')[['price', 'c_id']]
               .first()
               .join(df.groupby('b_no')['a_id']
                     .apply(list)
                     .apply(pd.Series)
                     .add_prefix('a_id_'))
               .drop('price',1)
               .join(df.groupby('b_no')['price'].sum().to_frame('total'))
               .fillna(0))


>>> reshaped_df
      c_id  a_id_0  a_id_1  a_id_2  a_id_3  total
b_no                                             
120      2    24.0    56.0    90.0    45.0    195
231      3    89.0    45.0    10.0     0.0    325

Вы можете добиться этой группировки с помощью b_no и c_id, суммируя total и сглаживая a_id:

import pandas as pd

d = {"b_no":  [120,120,120,120,231,231, 231],
     "a_id":  [24,56,90,45,89,45,10],
     "price": [50,100,25,20,55,20,250],
     "c_id":  [2,2,2,2,3,3,3]}

df = pd.DataFrame(data=d)

df2 = df.groupby(['b_no', 'c_id'])['a_id'].apply(list).apply(pd.Series).add_prefix('a_id_').fillna(0)

df2["total"] = df.groupby(['b_no', 'c_id'])['price'].sum()

print(df2)

           a_id_0  a_id_1  a_id_2  a_id_3  total
b_no c_id                                       
120  2       24.0    56.0    90.0    45.0    195
231  3       89.0    45.0    10.0     0.0    325