我有一个dataframe，包含’date’,’code’, ‘price’三列。请使用groupby函数将其变为一个以’date’为行索引，以’code’为列名的新dataframe

### 回答1：
可以使用`pivot_table`函数来实现这个需求。具体操作如下：

import pandas as pd

# 假设原始数据的DataFrame为df
# 先对原始数据进行groupby操作
grouped = df.groupby(['date', 'code']).mean()

# 使用pivot_table函数将grouped转换为新的dataframe
new_df = grouped.pivot_table(values='price', index='date', columns='code')

解释一下上面的代码：

1. 首先使用`groupby`函数对原始数据进行分组，分组依据是`date`和`code`两列。
2. 然后对每个分组计算平均值，得到一个新的dataframe（这一步可以使用其他聚合函数，如`sum`、`max`等）。
3. 最后使用`pivot_table`函数将新的dataframe进行重塑，其中`values`参数指定要汇总的列（在这里是`price`列），`index`参数指定行索引（在这里是`date`列），`columns`参数指定列名（在这里是`code`列）。

这样就可以得到一个新的dataframe，以`date`为行索引，以`code`为列名。

### 回答2：
您可以使用`groupby`函数将包含'date', 'code', 'price'三列的DataFrame变为一个以'date'为行索引，以'code'为列名的新DataFrame。

首先，您需要导入pandas库并读取数据到DataFrame中：

import pandas as pd

# 读取数据到DataFrame
df = pd.read_csv('your_data.csv')

接下来，您可以使用`groupby`函数按照'date'和'code'进行分组，并计算每个组的平均价格：

# 按照'date'和'code'进行分组，并计算平均价格
new_df = df.groupby(['date', 'code'])['price'].mean()

然后，使用`unstack`函数将以'code'为列名的新DataFrame展开：

# 将结果展开为以'code'为列名的新DataFrame
new_df = new_df.unstack()

最后，您可以重设索引，以‘date’作为新DataFrame的行索引：

# 重设索引以'date'作为行索引
new_df = new_df.reset_index()

最终得到的`new_df`就是以'date'为行索引，以'code'为列名的新DataFrame。

### 回答3：
将dataframe以'date'为行索引，以'code'为列名的新dataframe可以通过groupby函数来实现。具体步骤如下：

1. 使用groupby函数将原dataframe按照'date'和'code'进行分组，得到一个GroupBy对象。

2. 调用GroupBy对象的unstack函数，将'code'作为列名拓展出来，创建一个新的dataframe。

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 假设原dataframe名为df，包含'date'、'code'和'price'三列

# 使用groupby函数将dataframe按照'date'和'code'进行分组
grouped_df = df.groupby(['date', 'code'])

# 调用unstack函数，将'code'作为列名拓展出来，创建新的dataframe
new_df = grouped_df['price'].mean().unstack()

# 打印新dataframe
print(new_df)

在上述代码中，假设原始dataframe名为df并且包含'date'、'code'和'price'三列。首先使用groupby函数将dataframe按照'date'和'code'进行分组，得到一个GroupBy对象。然后调用GroupBy对象的unstack函数，将'code'作为列名拓展出来，并计算每个组内'price'的平均值。最后，将结果赋值给新的dataframe new_df，并打印出来。