Pivot没有达到预期效果，如何达到预期效果？

要达到预期效果，可以考虑以下几个方面：

1. 数据分析：首先，需要对Pivot的数据进行分析，了解数据的特点和问题所在。可以通过统计、可视化等手段来深入了解数据的分布、异常值、缺失值等情况。
2. 数据清洗：在数据分析的基础上，对数据进行清洗，包括处理缺失值、异常值、重复值等。可以使用数据清洗工具或编程语言中的相关函数来进行处理。
3. 数据转换：根据数据的特点和需求，可能需要对数据进行转换。例如，可以进行数据类型转换、数据格式转换、数据归一化等操作，以便更好地进行分析和展示。
4. 数据筛选：根据需求，可以对数据进行筛选，选择特定的数据子集进行Pivot操作。可以根据条件、时间范围、关键字等进行筛选，以获取更准确的结果。
5. Pivot设置：在进行Pivot操作时，需要根据具体需求设置相应的参数。例如，选择合适的行列字段、设置聚合函数、调整排序方式等。根据数据的特点和分析目的，灵活调整Pivot设置，以达到预期效果。
6. 数据可视化：Pivot的结果可以通过数据可视化的方式进行展示，以便更直观地理解和分析数据。可以使用各类数据可视化工具或编程语言中的相关库来创建图表、图形等，以展示Pivot结果。
7. 反复迭代：在实际操作中，可能需要多次尝试和调整，才能达到预期效果。因此，建议进行反复迭代，根据实际情况进行调整和优化，直到满足预期效果为止。

总结起来，要达到预期效果，需要进行数据分析、数据清洗、数据转换、数据筛选、Pivot设置、数据可视化等一系列操作。通过不断尝试和调整，最终可以得到满足预期的结果。