在使用 pandas 的 pivot_table 时，你可能希望按照特定的顺序来展示列。默认情况下，pivot_table 生成的 DataFrame 的列顺序是根据列名自动排序的。如果你想要自定义列的顺序，可以在创建透视表之后对列进行重新排序。

下面是如何实现这一点的步骤：

  1. 创建透视表：首先使用 pivot_table 创建你的透视表。
  2. 定义列顺序：定义一个列表，其中包含你希望的列的顺序。
  3. 重新排序列：使用这个列表来重新排序 DataFrame 的列。

这里有一个具体的例子来说明如何操作：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    'Product': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
    'Category': ['X', 'Y', 'Z', 'Y', 'Z', 'X'],
    'Sales': [200, 150, 300, 250, 400, 100]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 使用 pivot_table 来创建透视表
pivot_df = df.pivot_table(index='Product', columns='Category', values='Sales')

# 打印原始透视表
print("Original Pivot Table:")
print(pivot_df)

# 定义你希望的列顺序
desired_order = ['Z', 'X', 'Y']

# 按照指定顺序重新排列列
sorted_pivot_df = pivot_df[desired_order]

# 打印重新排序后的透视表
print("\nSorted Pivot Table:")
print(sorted_pivot_df)

在这个例子中，我们创建了一个简单的 DataFrame 并使用 pivot_table 创建了透视表。然后，我们定义了一个 desired_order 列表，它指定了我们希望的列顺序。最后，我们使用这个列表来重新排序透视表中的列。

请注意，如果 desired_order 中包含了透视表中不存在的列名，那么这些列将不会出现在结果中，并且可能会引发 KeyError。因此，确保 desired_order 中的列名都是存在于透视表中的。

如果你有更复杂的排序需求或者需要处理其他特殊情况，请提供更多的细节，这样我可以给出更具体的解决方案。