Python 透視表作為一種數據分析工具，在數據整理、數據篩選、數據分組等方面具有重要作用。透視表適用于處理大量數據分析任務，可以對數據進行快速匯總、聚合和計算。

# 導入 pandas 庫
import pandas as pd
# 讀取數據
data = pd.read_csv('data.csv')
# 創建透視表
pivot_table = pd.pivot_table(data, values='value', index=['name', 'date'], columns='type',aggfunc=np.sum)
# 顯示透視表
print(pivot_table)

以上代碼展示了如何使用 Pandas 庫創建一個簡單的透視表，首先以Pandas讀取數據，然后通過pd.pivot_table()函數將數據按照'name'和'date'進行分類，并按照'type'進行匯總。

透視表可以更加方便地對數據進行分析，例如，我們可以使用groupby()函數對數據進行聚合，顯示不同數據類型的總和或平均值等。

透視表可以幫助我們更好地理解數據。使用Python 透視表的優勢包括更加簡便的數據處理，更細致的數據分組，以及更容易的數據可視化。