Python 如何在数据透视表中重复索引以使nan填充记录较少的行？

请原谅我的问题措词不当，我不知道该怎么说

鉴于这张表

df = pd.DataFrame({'col1': list('AABB'),
                   'col2': list('acab'),
                   'values': [1,3,4,5]})
pt = pd.pivot_table(df,
                    index=['col1', 'col2'],
                    values='values',
                    aggfunc=sum)

输出：

col1  col2
A     a       1
      c       3
B     a       4
      b       5

如何使数据透视表输出以下内容：

col1  col2
A     a        1
      b      NaN
      c        3
B     a        4
      b        5
      c      NaN

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如果将列转换为

类别

数据类型（pandas 0.15中新增！），您将获得所需的聚合：

df.col2 = df.col2.astype('category')
In [378]: df.groupby(['col1','col2']).sum()
Out[378]:
           values
col1 col2
A    a          1
     b        NaN
     c          3
B    a          4
     b          5
     c        NaN

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杰出的谢谢我不知道这么简单的事情就能奏效。我注意到groupby或pivot_表都可以工作。你知道使用一个比另一个更有优势吗？我通常使用groupby，因为我来自sql背景，这对我来说更有意义（我永远不记得pivot是如何工作的），但是我鼓励你同时使用这两个，看看哪一个更适合你