pandas设置根据col1和col2两列进行分组，计算score的平均值和计数

可以使用`groupby`方法对`col1`和`col2`进行分组，并使用`agg`方法进行聚合操作，计算`score`的平均值和计数。具体代码如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
                   'col2': [1, 2, 1, 2, 2],
                   'score': [90, 80, 70, 60, 85]})

result = df.groupby(['col1', 'col2']).agg({'score': ['mean', 'count']})
result.columns = ['score_mean', 'score_count']
result.reset_index(inplace=True)

print(result)

输出结果为：

  col1  col2  score_mean  score_count
0    A     1        90.0            1
1    A     2        80.0            1
2    B     1        70.0            1
3    B     2        72.5            2

其中，`groupby(['col1', 'col2'])`表示按照`col1`和`col2`两列进行分组，`agg({'score': ['mean', 'count']})`表示对`score`列进行平均值和计数的聚合操作，`result.columns = ['score_mean', 'score_count']`用于重命名结果表头，`reset_index(inplace=True)`用于重置索引。