在Pandas中，可以使用pivot_table()函数来制作数据透视表。以下是制作数据透视表的基本步骤：
import pandas as pd
data = {'A': ['foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar'],
'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'one', 'one'],
'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60]}
df = pd.DataFrame(data)
这将创建以下DataFrame：
A B C D
0 foo one 1 10
1 foo one 2 20
2 foo two 3 30
3 bar two 4 40
4 bar one 5 50
5 bar one 6 60
pivot_table()函数创建数据透视表：pivot_table = df.pivot_table(values='D', index='A', columns='B', aggfunc='sum')
在这个例子中，我们将D列的值作为数据透视表的值，A列作为行索引，B列作为列索引，并使用sum函数对数据进行聚合。
这将生成以下数据透视表：
B one two
A
bar 110 40
foo 30 30
注意：pivot_table()函数中的values参数表示要聚合的数据列，index参数表示行索引，columns参数表示列索引，aggfunc参数表示聚合函数（例如sum、mean、count等）。可以根据需要调整这些参数以创建所需的数据透视表。
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