pandalarda çapraz/pivot_table içinde iki farklı işlevi nasıl kullanılır?

Question

Pandaları kullanarak, iki farklı işlevden hesaplanmış değerleri içeren tek bir çapraz tablolama (veya pivot tablo) hesaplamak mümkün mü?

import pandas as pd 
import numpy as np 

c1 = np.repeat(['a','b'], [50, 50], axis=0) 
c2 = list('xy'*50) 
c3 = np.repeat(['G1','G2'], [50, 50], axis=0) 
np.random.shuffle(c3) 
c4=np.repeat([1,2], [50,50],axis=0) 
np.random.shuffle(c4) 
val = np.random.rand(100) 

df = pd.DataFrame({'c1':c1, 'c2':c2, 'c3':c3, 'c4':c4, 'val':val}) 

frequencyTable = pd.crosstab([df.c1,df.c2],[df.c3,df.c4]) 
meanVal = pd.crosstab([df.c1,df.c2],[df.c3,df.c4],values=df.val,aggfunc=np.mean) 

Yani, satırlar ve sütunlar hem her iki tabloda aynı, ama ne gibi gerçekten istiyorum frekanslar ve ortalama değerler hem bir tablodur:

c3   G1      G2   
c4  1    2    1    2 
c1 c2 freq val  freq val  freq val  freq val   
a x 6 0.624931 5 0.582268 8 0.528231 6 0.362804 
    y 7 0.493890 8 0.465741 3 0.613126 7 0.312894 
b x 9 0.488255 5 0.804015 6 0.722640 5 0.369480 
    y 6 0.462653 4 0.506791 5 0.583695 10 0.517954 

Answer 1

Bir verebilir fonksiyonların listesi: sorunuza gösterildiği gibi tabloyu istiyorsanız

pd.crosstab([df.c1,df.c2], [df.c3,df.c4], values=df.val, aggfunc=[len, np.mean]) 

---

, sen seviyeleri biraz yeniden düzenlemek zorunda kalacak:

In [42]: table = pd.crosstab([df.c1,df.c2], [df.c3,df.c4], values=df.val, aggfunc=[len, np.mean]) 

In [43]: table 
Out[43]: 
     len    mean        
c3  G1  G2   G1     G2   
c4  1 2 1 2   1   2   1   2 
c1 c2              
a x  4 6 8 7 0.303036 0.414474 0.624900 0.425234 
    y  5 5 8 7 0.543363 0.480419 0.583499 0.637657 
b x 10 6 4 5 0.400279 0.436929 0.442924 0.287572 
    y  6 8 5 6 0.400427 0.623319 0.764506 0.408708 

In [44]: table.reorder_levels([1, 2, 0], axis=1).sort_index(axis=1) 
Out[44]: 
c3  G1       G2       
c4  1    2    1    2   
     len  mean len  mean len  mean len  mean 
c1 c2                
a x  4 0.303036 6 0.414474 8 0.624900 7 0.425234 
    y  5 0.543363 5 0.480419 8 0.583499 7 0.637657 
b x 10 0.400279 6 0.436929 4 0.442924 5 0.287572 
    y  6 0.400427 8 0.623319 5 0.764506 6 0.408708