python,有两个df，pd_sales_volume： 日期 销售类型 SPU 单日销量 月度销量 周数 0 2023-05-02 经销商 A3 28.0 925.0 w1 1 2023-05-02 线下直营店 M91 2.0 3.0 w1 2 2023-05-22 经销商 V1 1.0 89.0 w4 3 2023-05-22 线下直营店 V1 1.0 11.0 w4 weekDf： 周度 0 w1 1 w2 2 w3 3 w4 4 w5 如何将weekDf的数据作为pd_sales_volume中的标题行，并根据pd_sales_volume周数、销售类型、SPU汇总单日销量，例要求的结果如下，如果没有对应的w2、w3数据，默认为0： 日期 销售类型 SPU W1 W2 W3 W4 月度销量 0 线下直营店 A3 22.0 13.0 12.0 8.0 55.0 1 线下直营店 M18 1.0 0.0 0.0 0.0 1.0 2 经销商 A3 166.0 396.0 355.0 8.0 925.0 3 经销商 M16 12.0 57.0 46.0 25.0 140.0

可以通过使用 `pivot_table()` 方法对 `pd_sales_volume` 进行透视，然后使用 `merge()` 方法将透视后的结果与 `weekDf` 合并，并使用 `fillna()` 方法将缺失的值填充为 0。最后，使用 `groupby()` 方法对合并后的数据进行分组求和，得到汇总的结果。以下是实现的代码：

# 对 pd_sales_volume 进行透视
sales_pivot = pd_sales_volume.pivot_table(index=['日期', '销售类型', 'SPU', '月度销量'], columns='周数', values='单日销量')
# 将透视后的数据与 weekDf 合并
merged_df = sales_pivot.merge(weekDf, how='right', left_index=True, right_on='周度')
# 将缺失的值填充为 0
merged_df.fillna(0, inplace=True)
# 对合并后的数据进行分组求和
result = merged_df.groupby(['销售类型', 'SPU']).sum().reset_index()
# 将结果重新排列列的顺序
result = result[['日期', '销售类型', 'SPU', 'w1', 'w2', 'w3', 'w4', 'w5', '月度销量']]

需要注意的是，在上述代码中，我们使用了 `reset_index()` 方法将分组后的结果重新设置索引。这是因为在分组后，原来在 `pd_sales_volume` 中的索引信息被丢失了。如果不使用 `reset_index()` 方法重新设置索引，则最终的结果会缺少 `日期` 和 `月度销量` 两列。