.从一个DataFrame对象中选择一个子集，并根据某一列进行透视。

可以使用 Pandas 库中的 `pivot_table` 方法来实现。

假设我们有一个 DataFrame 对象 `df`，其中有多个列，我们需要根据其中一列 `col_name` 进行透视。可以通过以下代码实现：

subset = df.loc[:, ['col_name', 'other_col1', 'other_col2']]
result = pd.pivot_table(subset, values='other_col1', index='col_name', columns='other_col2', aggfunc='sum')

其中，`subset` 表示选中 `df` 中的 `col_name`、`other_col1` 和 `other_col2` 三列，生成一个名为 `subset` 的 DataFrame 子集。`pd.pivot_table` 方法中的 `values` 参数表示需要聚合的列，即 `other_col1` 列；`index` 参数表示透视的行索引，即 `col_name` 列；`columns` 参数表示透视的列索引，即 `other_col2` 列；`aggfunc` 参数表示聚合函数，例如 `sum`、`mean`、`count` 等。

这样，我们就得到了按照 `col_name` 列透视后的结果，其中每个不同的 `col_name` 对应一个包含不同 `other_col2` 值的新列，每个单元格的值表示对应行、列的 `other_col1` 值的聚合结果。

注意：如果 `col_name`、`other_col1` 和 `other_col2` 列中存在缺失值，需要使用 `fillna` 方法或 `dropna` 方法进行处理。如果需要透视多个聚合函数，例如同时求和和计数，可以在 `aggfunc` 参数中传入一个函数列表。