要使用Python/Pandas将一行转换为日历绩效表格，您可以使用以下步骤：
首先，导入所需的库：复制代码**import pandas pd将数据加载到Pandas DataFrame中。例如，如果数据位于名为“data.csv”的CSV文件中，则可以使用以下代码将其加载到DataFrame中：**复制代码df = pd.read_csv（“data.csv”）选择要转换为日历绩效表的行。例如，如果要选择第一行，则可以使用以下代码：复制代码row = df.iloc[0]为日历绩效表创建一个新的DataFrame，其中包含日期、绩效值和任何其他相关数据列。例如：复制代码calendar_df = pd.DataFrame（columns=['date'，'performance']）迭代选定行中的元素，并为每个元素向日历DataFrame添加一行。例如：复制i的代码，枚举中的值（行）：calendar_df =日历_df.append（{'日期'：i.“性能”：value}，ignore_index=True）如果数据包含日期而不是数字索引，则可以使用日期列设置日历DataFrame的索引，然后使用unstack方法将日历DataFrame转换为每个日期一列的表格：复制代码calendar_df.set_index（'date'，inplace=True）calendar_table = calendar_df.unstack（）要使用Excel将行转换为日历绩效表格，您可以使用以下步骤：
在Excel中打开包含数据的电子表格。
选择要转换为日历绩效表的行。
单击“插入”选项卡，然后单击“表格”组中的“表格”按钮。
在“创建表格”对话框中，确保选中了包含数据的单元格区域，然后单击“确定”。
Excel将创建一个表，其中选定行中的每个元素各占一行，日期和绩效值各占一列。
如果您的数据包括日期而不是数字索引，您可以使用“设计”选项卡将第一列的名称更改为“日期”，然后使用“表”组中的“数据透视表”按钮创建每个日期一列的数据透视表。

你可以这样使用Pandas：

# simulate csv file // only for copy paste example required
from io import StringIO
csv = StringIO(
"""Date:Return
12/2022:-1%
11/2022:+2%
10/2022:+1%"""
)

实际代码：

# load tabular data, use filepath instead of 'csv' to load from disk
import pandas as pd
df = pd.read_csv(csv, sep=':')

# str date to datetime object to access year, month, etc.
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
# string to float
df['Return'] = df['Return'].str.strip('%').astype(float) /100

# aggregate data as pivot table
import numpy as np
out = pd.pivot_table(df, values='Return', index=df['Date'].dt.year, columns=df['Date'].dt.month, aggfunc=np.sum)
print(out)

输出：

Date    10    11    12
Date                  
2022  0.01  0.02 -0.01

这里有一种方法：

df[['year','month']] = pd.to_datetime(df['date']).dt.strftime('%Y-%b').str.split('-', expand=True)
df = df.pivot(index='year', columns=['month'], values=['return'])

输出：

month    Dec  Jan  Nov  Oct
year                       
2002     NaN  -2%  NaN  NaN
2022     -1%  NaN   1%   0%