result2 = pd.pivot_table(data12,index=['收货组织','采购类别','年','月'],values=['采购周期','应交订单行'],aggfunc=np.sum),透视月变成分列的代码？

你可以使用 `unstack()` 方法将月份转换为分列，如下所示：

result2 = pd.pivot_table(data12, index=['收货组织', '采购类别', '年', '月'], values=['采购周期', '应交订单行'], aggfunc=np.sum)
result2 = result2.unstack(level=-1)

这将把月份转换为分列，并将其作为列索引的最后一级。你可以根据需要调整 `level` 参数的值来指定要转换的级别。

相关问题

result2 = pd.pivot_table(data12, values=[ '采购周期','应交订单行'], index=['收货组织', '采购类别', '年', '月'], aggfunc=np.sum)将透视表数据转化为单一列的形式

可以使用reset_index()方法将透视表数据转化为单一列的形式，代码如下：

result2 = pd.pivot_table(data12, values=['采购周期', '应交订单行'], index=['收货组织', '采购类别', '年', '月'], aggfunc=np.sum)
result2 = result2.reset_index()

这样，透视表的索引列（即 index 参数中的列）将会被转化为普通列，而透视表数据的值列（即 values 参数中的列）将会被合并到单一列中。

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。