pivot(index=None,columns=None,values=None) -> DataFrame

df = pd.DataFrame({'foo': ['one', 'one', 'one', 'two', 'two', 'two'],
                    'bar': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
                    'baz': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
                    'zoo': ['x', 'y', 'z', 'q', 'w', 't']})

# 指定foo的值為新dataframe的index，bar的值為columns，dataframe中對(duì)應(yīng)的值為baz
df.pivot(index='foo', columns='bar', values='baz')

# 沒有指定value，列名最外層保留原來(lái)的列，如下結(jié)果baz和zoo為原dataframe中的列名，新指定的列名bar在里層（暫時(shí)這么理解）。
df.pivot(index='foo', columns='bar')

# 可以通過(guò)索引的方式取指定的列數(shù)據(jù)
df.pivot(index='foo', columns='bar')['baz']

# 可以指定多個(gè)values
df.pivot(index='foo', columns='bar', values=['baz', 'zoo'])

# 指定多個(gè)columns
df.pivot(index='foo', columns=['bar','baz'], values=['zoo'])

# 指定多個(gè)index
df.pivot(index=['foo','bar'], columns='baz', values='zoo')

# 指定多個(gè)index可以通過(guò)index名取當(dāng)個(gè)index的數(shù)據(jù)
df.pivot(index=['foo','bar'], columns='baz', values='zoo').loc["one",:]

# 這兩行代碼運(yùn)行將會(huì)報(bào)錯(cuò)。
# 報(bào)錯(cuò)提示：ValueError: Index contains duplicate entries, cannot reshape
# 意思是指定的索引one有兩個(gè)列bar=A沖突了。
df = pd.DataFrame({"foo": ['one', 'one', 'two', 'two'],
                   "bar": ['A', 'A', 'B', 'C'],
                   "baz": [1, 2, 3, 4]})
df.pivot(index='foo', columns='bar', values='baz')

grouped = df.groupby(by=["code"])
df_num = pd.DataFrame()
for name,group in grouped:
    d = pd.Series(data=group["num"].values,name=name)
    df_num = pd.concat([df_num,d],axis=1)

df_close

df_num = df.pivot(index='date',columns='code',values='num')

# 計(jì)算列之間的相關(guān)性
df_num.corr()