如何在pandas的交叉表中使用两个不同的聚合函数？

在pandas的交叉表中使用两个不同的聚合函数可以通过参数aggfunc来实现。aggfunc参数接受一个聚合函数或者一组聚合函数，用于对交叉表中的数据进行聚合计算。

下面是一个示例代码，展示如何在pandas的交叉表中使用两个不同的聚合函数：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
        'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'two', 'one'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用交叉表计算聚合结果，同时使用两个不同的聚合函数
cross_tab = pd.crosstab(index=df['A'], columns=df['B'], values=df['C'], aggfunc=[np.sum, np.mean])

# 输出交叉表结果
print(cross_tab)

在上述示例代码中，我们创建了一个DataFrame数据集，包含三列数据（A、B和C）。接下来，我们使用pd.crosstab函数计算交叉表，其中index参数指定了A列作为行索引，columns参数指定了B列作为列索引，values参数指定了C列作为交叉表中的值。最重要的是aggfunc参数，我们传入了两个不同的聚合函数np.sum和np.mean，分别表示对值进行求和和求平均。

最后，我们输出了计算得到的交叉表结果。在结果中，每个单元格中显示了对应聚合函数计算得到的值。

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