奇怪的熊猫pivot_table aggfunc / values参数

Question

我有这个数据集：

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

当我运行以下代码时，我得到的列比我想象的要多得多。

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

我希望只获得c列的子集，而不是a和b列。如果我运行下面的代码：

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

我得到了与以前的代码相同的结果。如果将'nunique'修改为pd.Series.nunique，我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

这是一个错误吗？还是有一些导致这种情况的底层代码？所有这三个版本的代码都不能产生相同的输出（除了列级别）？

另一个具有不同的aggfunc

的示例

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