大熊猫数据帧中的多索引透视图

我正在处理一个报表,我需要创建一个透视表。

背景:

• 数据有两个日期列:
  • 发起日期
  • 观察日期
• 每行包含多个值:
  • 付款
  • 平衡
  • …

所以,我的原始数据框架看起来像这样(一个小示例):

obs_date     orig_date   payments   balance
2017-09-12   2019-09-12    200.00   1700.00
2019-09-19   2019-09-12      0.00   1750.00
2019-09-26   2019-09-12    100.00   1650.00
2019-09-19   2019-09-19      0.00   1235.00
2019-09-26   2019-09-19    300.00    950.00
2019-09-26   2019-09-26     50.00   3435.00

我试过用熊猫 .pivot() 数据帧上的函数,但我得到的是这样的:

              payments                               balance
orig_date     2017-09-12   2017-09-19   2017-09-26   2017-09-12   2017-09-19   2017-09-26
obs_date
2017-09-12        200.00         0.00       100.00      1700.00      1750.00      1650.00
2019-09-19                       0.00       300.00                   1235.00       950.00
2019-09-26                                   50.00                                3435.00

我想要的是这样的:

 obs_date            2017-09-12   2017-09-19   2017-09-26
orig_date
2017-09-12 payments      200.00         0.00       100.00
           balance      1700.00      1750.00      1650.00
2017-09-19 payments                     0.00       300.00      
           balance                   1235.00       950.00
2017-09-26 payments                                 50.00
           balance                                3435.00

那么,有没有办法得到这个?

样例代码:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'obs_date':['2017-09-12', '2017-09-19', '2017-09-26', '2017-09-19', '2017-09-26', '2017-09-26'],
    'orig_date': ['2017-09-12', '2017-09-12', '2017-09-12', '2017-09-19', '2017-09-19', '2017-09-26'],
    'payments': [200.00, 0.00, 100.00, 0.00, 300.00, 50.00],
    'balance': [1700.00,1750.00,1650.00,1235.00,950.00,3435.00]
})

# My unsuccesful attempt:
cols = [c for c in df.columns if c not in ['obs_date', 'orig_date']]
df_pivot = df.pivot(index='orig_date', columns='obs_date', values=cols)