python 成分股 pivot

根据提供的引用内容[1]，Pivot table（透视表）是一种数据汇总工具，可以对数据进行重塑和汇总，以便更好地理解和分析数据。在Python中，可以使用pandas库来创建透视表。下面是一个简单的示例代码，演示如何使用pandas创建透视表：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'公司': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
        '日期': ['2020-01-01', '2020-01-01', '2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-02', '2020-01-02', '2020-01-03', '2020-01-03', '2020-01-03'],
        '成分股': [100, 200, 300, 150, 250, 350, 200, 300, 400]}

df = pd.DataFrame(data)

# 创建透视表
pivot_table = pd.pivot_table(df, values='成分股', index=['公司'], columns=['日期'], aggfunc=sum)
print(pivot_table)

在上面的示例代码中，我们首先创建了一个示例数据集，其中包含三列数据：公司、日期和成分股。然后，我们使用pandas的pivot_table函数创建了一个透视表，其中values参数指定了要汇总的数据列，index参数指定了行索引，columns参数指定了列索引，aggfunc参数指定了汇总函数（在本例中，我们使用了sum函数）。最后，我们打印了透视表。