Stackoverflow问题：
在CSV文件当中或者数据库当的数据通常以长格式或者（stacked)堆叠格式存储，特别是金融数据中出现的时间序列数据，例如：
In [1]: df
Out[1]:
date variable value
0 2000-01-03 A 0.469112
1 2000-01-04 A -0.282863
2 2000-01-05 A -1.509059
3 2000-01-03 B -1.135632
4 2000-01-04 B 1.212112
5 2000-01-05 B -0.173215
6 2000-01-03 C 0.119209
7 2000-01-04 C -1.044236
8 2000-01-05 C -0.861849
9 2000-01-03 D -2.104569
10 2000-01-04 D -0.494929
11 2000-01-05 D 1.071804
那怎么才能变成以A,B,C,D作为列名，同时日期为索引的dataframe呢？特别需要对A,B,C,D同时进行时间序列分析时，这个需求特别强烈。
解决方案：
这里引出一个重要的概念，data reshaping,即数据重塑，
选出变量A的所有数据我们只需要如下操作，然后分别选出B,C,D，然后再再水平方向进行concat操作，这样当然也可以得到指定的数据框，但这样无疑编写、执行效率都有点低：
In [2]: df[df['variable'] == 'A']
Out[2]:
date variable value
0 2000-01-03 A 0.469112
1 2000-01-04 A -0.282863
2 2000-01-05 A -1.509059
但是如果我们希望对变量进行时间序列操作，那么我们可能将需要将每个变量单独作为一列来表示，因此需要使用pivot()函数对数据进行reshape操作：
In [3]: df.pivot(index='date', columns='variable', values='value')
Out[3]:
variable A B C D
date
2000-01-03 0.469112 -1.135632 0.119209 -2.104569
2000-01-04 -0.282863 1.212112 -1.044236 -0.494929
2000-01-05 -1.509059 -0.173215 -0.861849 1.071804
如果上述函数当中的values参数被省略，得到的dataframe就会有带有层次化的列，列的顶层是带每个值列的列名，假如我们现在有value1,value2两列：
In [4]: df['value2'] = df['value'] * 2
In [5]: pivoted = df.pivot('date', 'variable')
In [6]: pivoted
Out[6]:
value value2 \
variable A B C D A B
date
2000-01-03 0.469112 -1.135632 0.119209 -2.104569 0.938225 -2.271265
2000-01-04 -0.282863 1.212112 -1.044236 -0.494929 -0.565727 2.424224
2000-01-05 -1.509059 -0.173215 -0.861849 1.071804 -3.018117 -0.346429
variable C D
date
2000-01-03 0.238417 -4.209138
2000-01-04 -2.088472 -0.989859
2000-01-05 -1.723698 2.143608
对于以上多层次列数据框，此时也可以只显示value2这一列:
In [7]: pivoted['value2']
Out[7]:
variable A B C D
date
2000-01-03 0.938225 -2.271265 0.238417 -4.209138
2000-01-04 -0.565727 2.424224 -2.088472 -0.989859
2000-01-05 -3.018117 -0.346429 -1.723698 2.143608
可见pivot()函数是一个非常实用的，用来实现数据重塑的方法。
