date_rng = pd.date_range(start="2023-01-01", end="2024-01-05", freq="D")

data = np.random.rand(len(date_rng), 3)

df = pd.DataFrame(data, columns=["Column1", "Column2", "Column3"], index=date_rng)

# added Vessel column

df["Vessel"] = np.random.randint(1, 5, size=len(date_rng))

pivot_df = pd.pivot_table(

    df,

    index=[df.index.year, np.where(df.index.month <= 6, "H1", "H2")],

    columns="Vessel",

    values=["Column1", "Column2", "Column3"],

    aggfunc="nunique",

)

print(pivot_df)

        Column1                   Column2                   Column3                  

Vessel        1     2     3     4       1     2     3     4       1     2     3     4

2023 H1    39.0  41.0  59.0  42.0    39.0  41.0  59.0  42.0    39.0  41.0  59.0  42.0

     H2    43.0  53.0  34.0  54.0    43.0  53.0  34.0  54.0    43.0  53.0  34.0  54.0

2024 H1     NaN   1.0   3.0   1.0     NaN   1.0   3.0   1.0     NaN   1.0   3.0   1.0

pivot_df.index = [

    pd.to_datetime(f'{year}-{"01-01" if half == "H1" else "06-01"}')

    for year, half in pivot_df.index

]

print(pivot_df)

          Column1                   Column2                   Column3                  

Vessel           1     2     3     4       1     2     3     4       1     2     3     4

2023-01-01    48.0  44.0  43.0  46.0    48.0  44.0  43.0  46.0    48.0  44.0  43.0  46.0

2023-06-01    49.0  41.0  48.0  46.0    49.0  41.0  48.0  46.0    49.0  41.0  48.0  46.0

2024-01-01     1.0   1.0   NaN   3.0     1.0   1.0   NaN   3.0     1.0   1.0   NaN   3.0