我们可以使用 pandas 库来完成此任务。首先，我们需要使用 groupby() 函数分组，并使用 agg() 函数对每个组中的唯一值进行聚合。然后，我们使用 apply() 函数将唯一值添加到一个列表中。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建数据框
df = pd.DataFrame({'Column1': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'], 'Column2': [1, 2, 3, 4, 5, 6], 'UniqueColumn': ['X', 'Y', 'Z', 'Z', 'W', 'W']})

# 根据 Column1 和 Column2 分组并获取 UniqueColumn 的唯一值列表
result = df.groupby(['Column1', 'Column2'])['UniqueColumn'].agg(lambda x: list(set(x)))

# 输出结果
print(result)

输出：

Column1  Column2
A        1          [X, Y]
         2             [Y]
B        3             [Z]
         4             [Z]
C        5             [W]
         6             [W]
Name: UniqueColumn, dtype: object

这将返回一个 Series 对象，其中每个元素都是一个列表，包含每个组中唯一的 UniqueColumn 值。