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このような会社ごとのそれぞれの収入を持つ人のリストがあります

Company_code Person Date    Earning1 Earning2
1            Jonh   2014-01 100      200
2            Jonh   2014-01 300      400
1            Jonh   2014-02 500      600
1            Peter  2014-01 300      400
1            Peter  2014-02 500      600

そして、次のようにまとめたいと思います。

Company_code Person 2014-01_E1 2014-01_E2 2014-02_E1 2014-02_E2
1            Jonh   100        200        300        400
2            Jonh   500        600
1            Peter  300        400        500        600

コードで解決したSQLでこれを行うのと同じ問題がありました：

with t(Company_code, Person, Dt, Earning1, Earning2) as (
  select 1, 'Jonh', to_date('2014-01-01', 'YYYY-MM-DD'), 100, 200 from dual union all
  select 2, 'Jonh', to_date('2014-01-01', 'YYYY-MM-DD'), 300, 400 from dual union all
  select 1, 'Jonh', to_date('2014-02-01', 'YYYY-MM-DD'), 500, 600 from dual union all
  select 1, 'Peter', to_date('2014-01-01', 'YYYY-MM-DD'), 300, 400 from dual union all
  select 1, 'Peter', to_date('2014-02-01', 'YYYY-MM-DD'), 500, 600 from dual
)
select * 
  from t
 pivot ( 
     sum(Earning1) e1
   , sum(Earning2) e2 
 for dt in (
     to_date('2014-01-01', 'YYYY-MM-DD') "2014-01"
   , to_date('2014-02-01', 'YYYY-MM-DD') "2014-02"
 )
)

COMPANY_CODE    PERSON  2014-01_E1  2014-01_E2  2014-02_E1  2014-02_E2
----------------------------------------------------------------------
           2    Jonh           300         400           -           -
           1    Peter          300         400         500         600
           1    Jonh           100         200         500         600

これはPythonでどのように達成できますか? 私はパンダのpivot_tableで試しています:

pd.pivot_table(df, columns=['COMPANY_CODE', 'PERSON', 'DATE'], aggfunc=np.sum)

しかし、これはテーブルを転置するだけです...手がかりはありますか?

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