#该题目来源于力扣：

2889. 数据重塑：透视 - 力扣（LeetCode）

题目要求：

DataFrame weather
+-------------+--------+
| Column Name | Type   |
+-------------+--------+
| city        | object |
| month       | object |
| temperature | int    |
+-------------+--------+
编写一个解决方案，以便将数据 旋转，使得每一行代表特定月份的温度，而每个城市都是一个单独的列。输出结果格式如下示例所示。示例 1:
输入：
+--------------+----------+-------------+
| city         | month    | temperature |
+--------------+----------+-------------+
| Jacksonville | January  | 13          |
| Jacksonville | February | 23          |
| Jacksonville | March    | 38          |
| Jacksonville | April    | 5           |
| Jacksonville | May      | 34          |
| ElPaso       | January  | 20          |
| ElPaso       | February | 6           |
| ElPaso       | March    | 26          |
| ElPaso       | April    | 2           |
| ElPaso       | May      | 43          |
+--------------+----------+-------------+
输出：
+----------+--------+--------------+
| month    | ElPaso | Jacksonville |
+----------+--------+--------------+
| April    | 2      | 5            |
| February | 6      | 23           |
| January  | 20     | 13           |
| March    | 26     | 38           |
| May      | 43     | 34           |
+----------+--------+--------------+
解释：
表格被旋转，每一列代表一个城市，每一行代表特定的月份。

思路流程：

可见，题目的要求是让我们对该数据集进行重塑，即是将mouth列变为索引，name列内的数据变为列名，而最终数据透视表所要显示的内容是temperature列的数据。建立数据透视表就需要用到pivot函数

函数参数介绍：

• index_column：指定用于索引的列名称。
• column_to_pivot：指定用于创建列的列名称。
• value_column：指定要转换为列值的列名称。

代码实现：

import pandas as pddef pivotTable(weather: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:data=weather.pivot(index='month',columns='city',values='temperature')return data

相比excel中复杂的操作流程，使用python重构数据透视表更为简单