在使用pivot_table方法时，获取列显示的是月份而不是元组

，可以通过设置参数aggfunc和columns来实现。

1. aggfunc参数：可以指定聚合函数，用于对数据进行聚合计算。常用的聚合函数有sum、mean、count等。如果不指定aggfunc参数，默认使用mean函数进行聚合计算。
2. columns参数：可以指定需要进行列分组的列名或列名列表。在pivot_table方法中，columns参数用于指定列分组的依据。如果不指定columns参数，默认使用所有非聚合列进行列分组。

针对这个问题，我们可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的库和模块，例如pandas库。
2. 读取数据源，可以是CSV文件、Excel文件或数据库等。
3. 使用pivot_table方法进行数据透视操作，设置aggfunc参数为sum或count等聚合函数，设置columns参数为月份列名。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据源
data = pd.read_csv('data.csv')

# 使用pivot_table方法进行数据透视
pivot_data = pd.pivot_table(data, aggfunc='sum', columns='月份')

# 输出结果
print(pivot_data)

在上述示例代码中，我们假设数据源为一个名为data.csv的CSV文件，其中包含了需要进行透视的数据。通过设置aggfunc参数为'sum'，表示对数据进行求和计算；通过设置columns参数为'月份'，表示按照月份进行列分组。

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