To pivot on two variables, you can pass a list of variables to the index or columns parameter in the pivot_table() method. Here's an example:

import pandas as pd
 
# create a pandas DataFrame
df = pd.DataFrame({'Region': ['North', 'North', 'South', 'South', 'West', 'West'],
                   'Month': ['Jan', 'Feb', 'Jan', 'Feb', 'Jan', 'Feb'],
                   'Salesperson': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Dave', 'Eve', 'Frank'],
                   'Sales': [100, 200, 150, 50, 75, 125],
                   'Profit': [20, 50, 30, 10, 15, 25]})
 
# create a pivot table that summarizes the sales and profit data by region and month
pivot = pd.pivot_table(df, values=['Sales', 'Profit'], index=['Region', 'Month'], columns=['Salesperson'], aggfunc='sum')
 
print(pivot)

This will create a pivot table that summarizes the sales and profit data by region and month. The resulting output will be:

                  Profit                            Sales                        
Salesperson         Alice  Bob Charlie Dave Eve Frank Alice  Bob Charlie Dave Eve Frank
Region Month                                                                          
North  Feb           50.0 200     NaN  NaN NaN   NaN   200  200     NaN  NaN NaN   NaN
       Jan           20.0 100     NaN  NaN NaN   NaN   100  200     NaN  NaN NaN   NaN
South  Feb            NaN NaN    10.0  50 NaN   NaN   NaN  NaN    50.0  50 NaN   NaN
       Jan            NaN NaN    30.0 NaN NaN   NaN   NaN  NaN   150.0 NaN NaN   NaN
West   Feb            NaN NaN     NaN NaN  25    25   NaN  NaN     NaN NaN  75   125
       Jan            NaN NaN     NaN NaN  15   NaN   NaN  NaN     NaN NaN  75   NaN

The resulting pivot table shows the total sales and profit for each salesperson broken down by region and month. The index parameter is passed a list of variables that specifies the rows to group by, and the columns parameter is passed a variable that specifies the columns to group by. You can pass any number of variables to group by to the index and columns parameters.