要按索引和列分组，并在Pandas中转换选定的列，可以使用pivot_table()函数。

首先，导入必要的库：

import pandas as pd

然后，创建一个示例数据集：

data = {'index': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
        'column': ['X', 'Y', 'X', 'Y', 'X', 'Y'],
        'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

接下来，使用pivot_table()函数将数据按索引和列进行分组和转换：

pivot_df = df.pivot_table(index='index', columns='column', values='value')

上述代码中，index参数指定要分组的索引列，columns参数指定要分组的列列，values参数指定要转换的列。pivot_table()函数将按照指定的索引和列分组，并将选定的列进行转换。

最后，打印转换后的数据集：

print(pivot_df)

完整的代码示例如下：

import pandas as pd

data = {'index': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
        'column': ['X', 'Y', 'X', 'Y', 'X', 'Y'],
        'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

pivot_df = df.pivot_table(index='index', columns='column', values='value')
print(pivot_df)

运行以上代码，将得到按索引和列分组后转换的数据集。