如下图，首先对df1利用pivot()方法进行重新排列，具体的参数如图，以name为行标签，date为列标签，values为值，其中在原表中没有对应值，则显示NaN。然后，我们再用groupby()方法来实现我们的目标，具体代码如图。这里，我们只要对name列进行分组，得到分组后的groupby对象，然后再对values列进行求和，最后就会返回每个名字对应的总的value。通过以上论述，可知要达成我们的最初的目标，显然groupby()方法要简单的多，这当然是由于pivot()和grouby()的功能特性所决定的，因为这本来就是groupby()所擅长的。这里用pivot()来实现我们的目标虽然是可以，但是明显大材小用了。
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