很久没有写数据处理的相关啦。今天正好遇到这个相关问题，用到是数据透视表，所以过来做个笔记，也复习一下啦。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'timestamp': ['11:00', '11:00', '12:00', '12:00'],
'type': ['a', 'b', 'a', 'b'],
'v': [10, 2, 20, 8]
})输出：
timestamp type v
0 11:00 a 10
1 11:00 b 2
2 12:00 a 20
3 12:00 b 8上面是一个简单的数据表。现在需要在此基础之上换成：
timestamp a b
0 11:00 10 2
1 12:00 20 8以timestamp为index 和上表当中的type值为columns，那么这其实是相当于对原来的表进行一个数据透视，也可以理解成按照要求进行数据表的动态重构。
那么在代码汇中如何操作呢？
pivot = pd.pivot_table(data=df, columns=df['type'], index=df['timestamp'])
df2 = pivot.reset_index()
print(df2, '\n')通过pd.pivot_table(data, index)实现以给定index的重构，?
timestamp v
type a b
0 11:00 10 2
1 12:00 20 8 然而这样得到的数据表表头部分其实是多重索引的，也就是这样：
MultiIndex([('v', 'a'),
? ? ? ? ? ? ('v', 'b')],
? ? ? ? ? ?names=[None, 'type'])?
这样通常是不能够直接进行后面数据处理操作的。因此这里建议将此重新保存为dataFrame，用到的函数可以是
pivot.reset_index()然后再根据需要重新定义表头，
columns = df["type"].unique().tolist() #获取列的不重复值，并保存为list
columns = ['timestamp'] + columns # list的合并，直接 +
df2.columns = columns #定义dataframe的列名
print(df2)得到的结果：
timestamp a b
0 11:00 10 2
1 12:00 20 8哈哈，虽然问题很简单，复习了一下，非常开心！?
