Python是一种非常强大的编程语言，它提供了许多内置的函数和模块，使得数据的处理变得非常简单快捷。在这些模块中，pandas模块是一个非常重要的模块，它能够通过提供数据框架（DataFrame）的格式，对数据进行分析和操作。在数据分析的过程中，数据透视图是一个非常强大的工具，它能够快速地对数据进行分组分析，将数据按照不同的维度进行汇总，从而发现其中的规律和趋势。

在pandas模块中，通过使用pivot_table方法，可以非常容易地生成数据透视图。下面是一个简单的例子，我们使用pandas中的read_csv方法读取一个csv文件，然后使用pivot_table方法对其中的数据进行分组和汇总，代码如下：

import pandas as pd
# 读取csv文件
data = pd.read_csv('data.csv')
# 使用pivot_table方法生成数据透视表
pivot_table_data = pd.pivot_table(data, index=['Gender', 'Age'], values=['Weight'], aggfunc=['mean', 'sum'])
print(pivot_table_data)

在上面的代码中，我们首先使用pandas的read_csv方法读取了一个csv文件，然后使用pivot_table方法对其中的数据进行了分组和汇总。在这里，我们使用了两个参数：index和values。index参数用于指定分组的维度，它可以是一个或多个维度，我们在这里指定了两个维度：Gender和Age。values参数用于指定需要汇总的数据列，我们在这里指定了Weight列。最后，我们使用aggfunc参数来指定需要对数据进行的汇总函数，这里我们指定了mean和sum函数。

通过使用数据透视表，我们可以非常方便地对数据进行分析和总结。例如，在上面的例子中，我们可以看到按照性别和年龄对体重进行了汇总，得到了每个年龄段男女体重的平均值和总和。这样做可以帮助我们更加全面地了解数据的分布情况，从而更好地进行决策和规划。