要在Python中对表进行透视，可以使用pandas库的pivot_table方法。下面是一个示例代码，展示了如何保持所有未涉及的列情况下进行透视：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    '日期': ['2021-01-01', '2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-02'],
    '城市': ['北京', '上海', '北京', '上海'],
    '销售员': ['张三', '李四', '张三', '李四'],
    '产品': ['A', 'B', 'A', 'B'],
    '销量': [100, 200, 150, 250]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 对表进行透视
pivot_table = pd.pivot_table(df, values='销量', index=['城市', '销售员'], columns='日期', aggfunc='sum')

# 打印透视结果
print(pivot_table)

运行以上代码将输出以下透视结果：

日期          2021-01-01  2021-01-02
城市 销售员                         
上海 李四              200         250
北京 张三              100         150

在透视表中，日期列被作为列，城市和销售员被作为索引，销量被作为值。如果原始表中有其他未涉及的列（如产品列），它们会保持在透视表中。