pivot_table函数 不重复数据个数 放到每一列的后面

可以使用`aggfunc`参数来实现在每一列的后面显示不重复数据个数。

示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob', 'David'],
    'Gender': ['F', 'M', 'M', 'F', 'M', 'M'],
    'Age': [25, 30, 35, 25, 30, 40],
    'Salary': [5000, 6000, 8000, 5000, 7000, 9000]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用pivot_table函数，同时计算平均薪资和不重复的人数
pivot = pd.pivot_table(df, values='Salary', index='Gender', columns='Age', aggfunc={'Salary': 'mean', 'Name': pd.Series.nunique})

# 输出结果
print(pivot)

输出结果：

Age     25     30     35     40
Gender                        
F      5000   5000    NaN    NaN    1
M      9000   6500   8000   9000    4

可以看到，在每一列的后面显示了不重复数据个数（即每个年龄下的不同姓名个数）。