pandas.pivot 和pandas.pivot_table区别

pandas.pivot的重点在于reshape, 通俗理解就是合并同类项，所以在行与列的交叉点值的索引应该是唯一值，如果不是唯一值，则会报错：

ValueError: Index contains duplicate entries, cannot reshape

示例：

df_test = pd.DataFrame({'foo': ['one','one','one','two','two','two'],
                       'bar': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
                       'baz': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})
df_test.pivot(index='foo', columns='bar', values='baz')

可以得到的结果，不会报错
但是如果将

'foo': ['one','one','one','two','two','two']

更改为：

'foo': ['one','one','one','one','two','two']

则value 1和4 所对应的index 和 columns是同一个值，结果会报错。

尽量使用pivot_table，会避免这个问题

有一篇很好的解释：
http://nikgrozev.com/2015/07/01/reshaping-in-pandas-pivot-pivot-table-stack-and-unstack-explained-with-pictures/