title: Pandas Pivot table returns empty data frame
body: <p>I'm having problem creating a pivot table using a filtered dataframe, but when i print it it returns an empty dataframe</p>
  
  <p>I tried separating the filtering of the Dt from the generation of the pivot table, still gives the same results</p>
  
  <p>the filtered dataframe and the result</p>
  
  <pre><code>print(df[(df['Texto'].str.contains("Baja") == False) &amp; (df['Texto'].str.contains("aplica") == False)])
  
            N doc.  Div. Cla  Fecha doc.    CT        Importe en ML                                        Texto  Activo fijo       Cuenta
  0    100248075.0   1.0  SA  03.04.2019  70.0               22.727  Actualizacion M.Obra Mes Sept-18 Sist.Geog.   20003358.0  123134001.0
  1    100248076.0   1.0  AB  03.04.2019  75.0              -22.727  Actualizacion M.Obra Mes Sept-18 Sist.Geog.   20003358.0  123134001.0
  2    100248078.0   1.0  SA  03.04.2019  70.0               22.727  Actualizacion M.Obra Mes Sept-18 Sist.Geog.   20003358.0  123134001.0
  3    100248229.0   NaN  SA  05.04.2019  70.0              342.667                         CIERRE PY 201/NZ-555    1018875.0  123134001.0
  4    100248230.0   NaN  SA  05.04.2019  70.0               92.518                         CIERRE PY 201/NZ-555   20003447.0  123134001.0
  ..           ...   ...  ..         ...   ...                  ...                                          ...          ...          ...
  410  100251321.0   NaN  AA  30.04.2019  75.0               -1.057     Aplicación Prov. Depreciación 201/NZ-583   20003461.0  123134001.0
  411  100251322.0   NaN  AA  30.04.2019  75.0                -1.49     Aplicación Prov. Depreciación 201/NZ-605    3007473.0  123134002.0
  412  100251323.0   NaN  AA  30.04.2019  75.0              -31.751     Aplicación Prov. Depreciación 201/NZ-542    3007475.0  123134002.0
  413  100251324.0   NaN  AA  30.04.2019  75.0              -29.929     Aplicación Prov. Depreciación 201/NZ-555    1018876.0  123134001.0
  414  100251325.0   NaN  AA  30.04.2019  75.0               -22.31     Aplicación Prov. Depreciación 201/NZ-553   20003470.0  123134001.0
  
  </code></pre>
  
  <p>the pivot table and the result:</p>
  
  <pre><code>pivot_add = df[(df['Texto'].str.contains("Baja") == False) &amp; (df['Texto'].str.contains("aplica") == False)].pivot_table(
          index='Cuenta', values='       Importe en ML', aggfunc='sum')
  
  print(pivot_add)
  Empty DataFrame
  Columns: []
  Index: []
  
  </code></pre>