pandas pivot_tableの引数aggfuncについて

Question

前提・実現したいこと

pandasのpivot_tableのaggfunc(集計方法)を、sumやcountを組み合わせた任意の方法で行うにはどうすればいいでしょうか。

例として、下記のようなDataFrameを考えたとき、storeとgenderのクロス集計を行い、
セルごとの顧客単価 SUM(revenue) / COUNT(customer) を求めるような集計をしたいのですが、
記法や、調べ方がよくかわりません。

ご教示いただけないでしょうか。

該当のソースコード

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'customer' : ['A','B','C','D','E','F','G','H','I','J','K','L','M'],
    'store' : ['tokyo','tokyo','tokyo','tokyo','tokyo','osaka','osaka','osaka','osaka','nagoya','nagoya','nagoya','nagoya'],
    'gender' : ['male','male','female','female','male','male','female','male','female','female','male','female','male'],
    'revenue' : [200,600,400,300,500,200,400,300,300,700,100,600,100]
    })

pd.pivot_table(
    df,
    values = ['revenue','customer'],
    aggfunc = {'revenue':'sum','customer':'count'},
    index = 'store',
    columns = 'gender'
)

Answer 1

はじめに（本題とはあまり関係ありませんが）、上記の例の場合、df['revenue'].count() と df['customer'].count() と同じ値となる、つまりdf['revenue'].sum() / df['customer'].count() は df['revenue'].sum() / df['revenue'].count() と置き換えられるので、その結果

res = pd.pivot_table(
    df,
    aggfunc = {'revenue': 'mean'},
    index = 'store',
    columns = 'gender'
)

で良いのではないかと思うのですがどうでしょうか？

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それはそれとしてここからが本題なのですが、質問のように複数の列を使って計算にてピボットテーブルを作成したい場合は、pandas.pivot_table()ではなくGroupBy.apply()を使うと良いかと思います。
今回の例の場合は DataFrame.groupby() の引数に縦軸に割り当てたい'store'と横軸に割り当てたい'gender'を指定し、apply()にて目的となる値を計算し、出力されたDataFrameをunstack()することにてピボットテーブルが作成できます。

def func(data):
    return data['revenue'].sum() / data['customer'].count()

res = df.groupby(['store','gender']).apply(func).unstack()
#gender  female        male
#store
#nagoya   650.0  100.000000
#osaka    350.0  250.000000
#tokyo    350.0  433.333333

Answer 2

マルチインデックスを解除したのではだめでしょうか？

df1 = pd.pivot_table( df, values = ['revenue','customer'], aggfunc = {'revenue':'sum','customer':'count'}, index = 'store', columns = 'gender')

df1

# マルチインデックスを解除
df1.columns = ['_'.join(col) for col in df1.columns]
df1

df1["price_female"] = df1["revenue_female"] / df1["customer_female"]
df1["price_male"] = df1["revenue_male"] / df1["customer_male"]
df1