pandas数据透视表中的重复条目和重命名列行而不聚合

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'A': ['foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar'],
        'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'one', 'one'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
        'D': [7, 8, 9, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用pivot_table函数创建透视表，并处理重复条目
pivot_table = pd.pivot_table(df, values='D', index=['A', 'B'], aggfunc=sum)

# 输出透视表
print(pivot_table)

# 使用rename函数重命名列和行
pivot_table = pivot_table.rename(columns={'D': 'new_column_D'}, index={'foo': 'new_index_foo'})

# 输出重命名后的透视表
print(pivot_table)