data = pd.read_csv('data.csv', encoding='gbk') data['DATA_DATE'] = pd.to_datetime(data['DATA_DATE']) result = data.pivot_table(values='KWH', index='CONS_NO', columns='DATA_DATE') print(result)给这段代码生成注释

# 导入 pandas 模块
import pandas as pd

# 从 data.csv 文件中读取数据，以 gb2312 编码方式进行解码
data = pd.read_csv('data.csv', encoding='gbk')

# 将 DATA_DATE 列的数据转换为 datetime 类型
data['DATA_DATE'] = pd.to_datetime(data['DATA_DATE'])

# 以 CONS_NO 为行索引，以 DATA_DATE 为列索引，以 KWH 为值，生成透视表
result = data.pivot_table(values='KWH', index='CONS_NO', columns='DATA_DATE')

# 打印输出透视表
print(result)

注释解释：

1. 导入 pandas 模块。
2. 使用 pd.read_csv() 函数从 data.csv 文件中读取数据，使用 encoding 参数指定编码方式为 gb2312。
3. 使用 pd.to_datetime() 函数将 DATA_DATE 列的数据转换为 datetime 类型。
4. 使用 pivot_table() 函数生成透视表，其中 values 参数表示透视表中的值，index 参数表示透视表的行索引，columns 参数表示透视表的列索引。
5. 使用 print() 函数打印输出透视表。