在数据透视表的格式中，行之间是有层次关系的，所以如果在不同行之间丢失了数据透视表的格式，可以使用Python的pandas库来重新创建数据透视表。

下面是一个包含代码示例的解决方法：

import pandas as pd

# 假设原始数据为df
df = pd.DataFrame({
    '日期': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'],
    '地区': ['北京', '北京', '北京', '上海', '上海', '上海'],
    '销售额': [100, 200, 150, 120, 180, 160]
})

# 创建数据透视表
pivot_table = pd.pivot_table(df, values='销售额', index='日期', columns='地区', aggfunc='sum')

# 打印数据透视表
print(pivot_table)

运行以上代码，会输出如下的数据透视表：

地区          上海     北京
日期                   
2022-01-01  120  100.0
2022-01-02  180  200.0
2022-01-03  160  150.0

在这个示例中，原始数据包含了日期、地区和销售额三列。我们使用pd.pivot_table函数来创建数据透视表，指定了values参数为销售额，index参数为日期，columns参数为地区，aggfunc参数为求和函数（可以根据具体需求设置其他聚合函数）。

通过这种方法，即使在原始数据中不同行之间丢失了数据透视表的格式，我们也可以通过重建数据透视表来获取正确的格式化结果。