Pandas 表aggfunc/values参数行为异常

我有以下数据集：

np.random.seed(0)

test = pd.DataFrame({
    'a' : np.random.randint(0, 10, size=(10,)),
    'b' : np.random.randint(0, 10, size=(10,)),
    'c' : np.random.randint(0, 10, size=(10,)),
    'd' : np.random.randint(0, 10, size=(10,)),
})

print(test)

   a  b  c  d
0  5  7  5  2
1  0  6  9  3
2  3  8  8  8
3  3  8  9  1
4  7  1  4  3
5  9  6  3  3
6  3  7  0  3
7  5  7  3  7
8  2  8  5  0
9  4  1  0  1

当我运行下面的代码时，我得到的列比我想象的多得多

tp = test.pivot_table(index=[
    'a',
], columns=[
    'b',
], values=[
    'c',
], aggfunc=[
    'nunique'
])

print(tp)

  nunique                                                       
        a                   b                   c               
b       1    6    7    8    1    6    7    8    1    6    7    8
a                                                               
0     NaN  1.0  NaN  NaN  NaN  1.0  NaN  NaN  NaN  1.0  NaN  NaN
2     NaN  NaN  NaN  1.0  NaN  NaN  NaN  1.0  NaN  NaN  NaN  1.0
3     NaN  NaN  1.0  1.0  NaN  NaN  1.0  1.0  NaN  NaN  1.0  2.0
4     1.0  NaN  NaN  NaN  1.0  NaN  NaN  NaN  1.0  NaN  NaN  NaN
5     NaN  NaN  1.0  NaN  NaN  NaN  1.0  NaN  NaN  NaN  2.0  NaN
7     1.0  NaN  NaN  NaN  1.0  NaN  NaN  NaN  1.0  NaN  NaN  NaN
9     NaN  1.0  NaN  NaN  NaN  1.0  NaN  NaN  NaN  1.0  NaN  NaN

我希望只得到

c

列的子集，而不是

a

和

b

列。如果我运行下一个代码：

tp1 = test.pivot_table(index=[
    'a',
], columns=[
    'b',
], values='c', aggfunc=[
    'nunique'
])

print(tp1)

  nunique               
b       1    6    7    8
a                       
0     NaN  1.0  NaN  NaN
2     NaN  NaN  NaN  1.0
3     NaN  NaN  1.0  2.0
4     1.0  NaN  NaN  NaN
5     NaN  NaN  2.0  NaN
7     1.0  NaN  NaN  NaN
9     NaN  1.0  NaN  NaN

我得到了我对前面代码的期望。如果我将

'nunique'

修改为

pd.Series.nunique

，也可以获得预期的输出：

tp2 = test.pivot_table(index=[
    'a',
], columns=[
    'b',
], values=[
    'c',
], aggfunc=[
    pd.Series.nunique
])

print(tp2)

  nunique               
        c               
b       1    6    7    8
a                       
0     NaN  1.0  NaN  NaN
2     NaN  NaN  NaN  1.0
3     NaN  NaN  1.0  2.0
4     1.0  NaN  NaN  NaN
5     NaN  NaN  2.0  NaN
7     1.0  NaN  NaN  NaN
9     NaN  1.0  NaN  NaN

问题: 这是虫子吗？还是有一些底层代码导致了这种情况？难道这三个版本的代码不应该产生相同的（除了列级别）输出吗

另一个示例使用不同的

aggfunc

当我运行类似的代码，但使用

count

而不是

nunique

时，每次都会得到预期的结果：

cp = test.pivot_table(index=[
    'a',
], columns=[
    'b',
], values=[
    'c',
], aggfunc=[
    'count'
])

cp2 = test.pivot_table(index=[
    'a',
], columns=[
    'b',
], values=[
    'c',
], aggfunc=[
    pd.Series.count
])

# both return the same thing
  count               
      c               
b     1    6    7    8
a                     
0   NaN  1.0  NaN  NaN
2   NaN  NaN  NaN  1.0
3   NaN  NaN  1.0  2.0
4   1.0  NaN  NaN  NaN
5   NaN  NaN  2.0  NaN
7   1.0  NaN  NaN  NaN
9   NaN  1.0  NaN  NaN

---

values='c'

给出了预期的输出。我知道。但不是

值=['c']

。我的问题是为什么

values=['c']

不能产生相同的输出。这是个好问题。我会在pandas github中打开一个问题，让开发者和维护者解释行为上的差异，就像一个bug一样，因为

a

，

b

不应该存在。深入研究代码，它显示

['c']

被视为多值，而

'c'

则不是。我记录了一个问题