这个很简单，你只需要用pandas读取CSV形成一个dataframe就可以了，然后对这个dataframe用pivot_table函数做转换就可以了。
把这句话改成：df_abc=pd.read_csv("df_abc.csv")，你直接把数据根据csv文件形式匹配一下就行了。见附件。

这个本质上是一维表转二维表的问题，就是交叉分析展示。用到pandas的pivot_table函数就能很方便的处理了。
代码如下：import pandas as pd
abc={'AA':['a','a','a','b','b','b','c','c','c'],'BB':['a','b','c','a','b','c','a','b','c'],'CC':[12,10,12,13,15,17,23,67,45]}
df_abc=pd.DataFrame(abc)
print(df_abc)

a1=pd.pivot_table(df_abc,values='CC',index=['AA'],columns=['BB'])
print(a1)
就得到你的结果了。效果如下

那如果是很多数据呢，就是要输入excel表的那种，我不可能挨个去把数据写出来吧~~~

我想到多级索引：
import pandas as pd
abc={'AA':['a','a','a','b','b','b','c','c','c'],'BB':['a','b','c','a','b','c','a','b','c'],'CC':[12,10,12,13,15,17,23,67,45]}
df_abc=pd.DataFrame(abc)
print(df_abc)
##以上，你可以直接用pandas读取CSV，形成df_abc

my_data = pd.Series(df_abc.CC.values, index=[df_abc.AA, df_abc.BB]) #多级索引
my_data.unstack() #索引展开
my_data