如何将聚合函数应用于Pandas中数据透视表的所有列

在Pandas中，可以使用聚合函数将数据透视表应用于所有列。数据透视表是一种将数据按照指定的行和列进行分组并进行聚合计算的方法。

要将聚合函数应用于数据透视表的所有列，可以使用aggfunc参数来指定聚合函数。aggfunc参数可以接受一个函数或函数列表，用于对每个分组进行聚合计算。

下面是一个示例代码，演示如何将聚合函数应用于数据透视表的所有列：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Category': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'],
    'Value1': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
    'Value2': [10, 20, 30, 40, 50, 60]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建数据透视表并应用聚合函数
pivot_table = pd.pivot_table(df, values=['Value1', 'Value2'], index='Name', columns='Category', aggfunc='sum')

print(pivot_table)

在上面的示例中，我们使用pd.pivot_table()函数创建了一个数据透视表。values参数指定了要聚合的列，index参数指定了行分组的列，columns参数指定了列分组的列，aggfunc参数指定了聚合函数，这里使用了sum函数对每个分组进行求和计算。

通过运行上面的代码，将会得到以下输出结果：

         Value1     Value2    
Category      A  B      A   B
Name                          
Alice         1  4     10  40
Bob           5  2     50  20
Charlie       3  6     30  60

这个数据透视表将每个Name和Category的组合作为索引，将Value1和Value2的和作为聚合结果。

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