median_y_pre= xy_df.groupby('city')['y_pre'].transform('median') median_aqi=xy_df.groupby('city')['AQI'].transform('median') df_median = pd.DataFrame({ 'city':median_y_pre.index, 'median_y_pre':median_y_pre.values, 'median_aqi':median_aqi.values }) sorted_df=df_median.sort_values('median_y_pre') sorted_df.head(10)，请根据以上代码进行修改，以满足以下请求Pandas中如何对指定的定类数据的各类进行指定的两列定量都进行平均值处理，接着根据每个类别和对应的中位数建立新的pandas

可以按照以下方式修改代码，来实现对指定的定类数据的各类进行指定的两列定量都进行平均值处理，并根据每个类别和对应的中位数建立新的pandas DataFrame：

import pandas as pd

# 原始数据
xy_df = pd.DataFrame({
    'city': ['Beijing', 'Beijing', 'Shanghai', 'Shanghai', 'Guangzhou', 'Guangzhou'],
    'y_pre': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
    'AQI': [2, 4, 6, 8, 10, 12]
})

# 按照city列分组，对y_pre和AQI列分别计算均值
mean_y_pre = xy_df.groupby('city')['y_pre'].mean()
mean_aqi = xy_df.groupby('city')['AQI'].mean()

# 将结果合并为一个DataFrame
df_mean = pd.merge(mean_y_pre, mean_aqi, on='city')

# 重命名列名
df_mean.columns = ['mean_y_pre', 'mean_aqi']

# 计算每个类别的中位数
median_y_pre = xy_df.groupby('city')['y_pre'].median()
median_aqi = xy_df.groupby('city')['AQI'].median()

# 将中位数结果合并到df_mean中
df_mean['median_y_pre'] = median_y_pre.values
df_mean['median_aqi'] = median_aqi.values

# 根据mean_y_pre列排序并取前10行
sorted_df = df_mean.sort_values('mean_y_pre').head(10)

# 输出结果
print(sorted_df)

输出结果为：

           mean_y_pre  mean_aqi  median_y_pre  median_aqi
city                                                     
Beijing           1.5       3.0           1.5           3
Shanghai          3.5       7.0           3.5           7
Guangzhou         5.5      11.0           5.5          11

这里的代码中，首先使用groupby()方法按照city列进行分组，然后对每个分组内的y_pre和AQI列进行平均值的计算。然后将计算结果合并为一个新的DataFrame，并重命名列名。接着计算每个类别的中位数，并将中位数结果合并到df_mean中。最后根据mean_y_pre列排序并取前10行，输出结果。