df = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C'], 'col2': [1, 2, 3, 4, 5]}) 怎么展现成col1 col2 A 1 2 B 3 4 C 5形式

可以使用 `pivot()` 函数来完成这个任务。具体来说，可以将 'col1' 列作为行索引，将 'col2' 列作为列索引，然后使用 `values` 参数指定数据填充值。示例如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C'], 'col2': [1, 2, 3, 4, 5]})

# 使用 pivot() 函数
df_pivot = df.pivot(index='col1', columns='col2', values='col2')

# 重命名列索引
df_pivot.columns.name = None

# 打印结果
print(df_pivot)

输出结果为：

   1  2  3  4  5
A  1  2  NaN  NaN  NaN
B  NaN  NaN  3  4  NaN
C  NaN  NaN  NaN  NaN  5

如果希望缺失值被填充为 0，可以使用 `fillna()` 函数：

df_pivot = df.pivot(index='col1', columns='col2', values='col2').fillna(0)

输出结果为：

   1  2  3  4  5
A  1  2  0  0  0
B  0  0  3  4  0
C  0  0  0  0  5