df.pivot函数用法

pivot是Pandas中的一个函数，可以将一个数据框中的列进行转换，使得某一列成为新的行索引，并用另一列的值来填充这个索引对应的单元格。具体来说，pivot有如下几个参数：

index: 将要成为新的行索引的列名
columns: 将要成为新的列索引的列名
values: 将要填充新行索引和新列索引之间的单元格的列名

示例：

假设有一个数据框df，其中有三列："name"、"item"和"amount"。我们可以使用下面的代码将df通过pivot转换为一个新的数据框new_df：

new_df = df.pivot(index='name', columns='item', values='amount')

这样，new_df就成了一个新的数据框，其中"name"列成为了新的行索引，"item"列成为了新的列索引，"amount"列的值填充了新行索引和新列索引之间的单元格。

例如，如果原始数据框df的内容如下：

那么转换后的新数据框new_df的内容就会是这样的：

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