在Python中，可以使用pandas库来进行数据透视表的制作，以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {
    '用户': ['张三', '李四', '王五', '张三', '李四', '王五'],
    '产品': ['A', 'B', 'A', 'C', 'B', 'C'],
    '销售额': [100, 200, 150, 300, 250, 200]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用pivot_table函数制作数据透视表
pivot_table = pd.pivot_table(df, values='销售额', index='用户', columns='产品', aggfunc='sum')

print(pivot_table)

这段代码首先创建了一个示例数据集，包含了用户、产品和销售额三个字段。然后使用pd.pivot_table函数来制作数据透视表，其中values参数指定了要汇总的字段（销售额），index参数指定了按照用户进行分组，columns参数指定了按照产品进行分组，aggfunc参数指定了汇总函数（这里使用了求和函数sum）。

运行以上代码，输出结果如下：

产品    A    B    C
用户              
张三  100  300  300
李四    0  200    0
王五  150    0  200

这个数据透视表按照用户进行了分组，并且以用户为行索引、产品为列索引，展示了每个用户在不同产品上的销售额。