pandas数据透视后的数据再进行环比计算的代码？

假设你有一个数据框 `df`，其中包含 `date`、`category` 和 `value` 列，你可以按如下方式进行数据透视和环比计算：

# 将 date 列转换为 pandas 的日期格式
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 对数据框进行透视，以 date 和 category 为索引
pivot_df = df.pivot(index='date', columns='category', values='value')

# 计算环比增长率
pct_change_df = pivot_df.pct_change().dropna()

# 输出结果
print(pct_change_df)

在上面的代码中，我们首先将 `date` 列转换为 pandas 的日期格式，然后使用 `pivot()` 方法对数据进行透视，以 `date` 和 `category` 为索引，`value` 为值。这将返回一个新的数据框 `pivot_df`，其中每个列都对应一个 `category`，每行都对应一个日期。

接下来，我们使用 `pct_change()` 方法计算每个列的环比增长率，并使用 `dropna()` 方法删除第一行，因为第一行没有前一行可供计算增长率。最后，我们将结果存储在 `pct_change_df` 中，并输出它的值。

注意，如果你的数据框中有多个值列，你可以在 `pivot()` 方法中指定 `values` 参数来选择要透视的列。在计算环比时，`pct_change()` 方法将对每个列进行计算，因此你不必担心有多个值列会干扰环比计算。