pandas pivot_table() 按日期分多列数据的方法

可以使用 pandas 的 datetime 模块将日期解析为相应的数据类型，然后使用 pivot_table() 函数按日期进行分组并将多列数据输出到不同的列。以下是示例代码：

import pandas as pd
from datetime import datetime

# 创建测试数据
df = pd.DataFrame({
    'date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03'],
    'category': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
    'value1': [100, 200, 300, 400, 500, 600],
    'value2': [10, 20, 30, 40, 50, 60]
})

# 将日期转换为 datetime 类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y-%m-%d')

# 使用 pivot_table() 按日期分组并输出多列数据到不同的列
pivot_df = pd.pivot_table(df, index='date', columns='category', values=['value1', 'value2'])

print(pivot_df)

输出结果为：

            value1     value2    
category         A    B      A   B
date                             
2021-01-01     100  400     10  40
2021-01-02     200  500     20  50
2021-01-03     300  600     30  60