agg()で指定した値を必要な個所にのみ適用したい。

Question

前提・実現したいこと

Python初心者です。特定の.xlsxファイルや.csvファイルを用いてpandasよりデータ分析を行っております。

”Player”列やそのPlayerの各分野の成績などが一行に並んだ.xlsxファイルを大元に分析を行っております（1Playerは1行のみではなく、日付ごとに複数の行をランダムに持っています）。
Playerごとに各カラムにおけるcount値やmean値やmax値などデフォルトで計算できるものを計算させ、Playerでグルーピングしたものを成績表として別のxlsxに書き出します。

percentile値や指定範囲の割合に関しては、関数を定義して使用しています。

出力する値はagg（）でまとめて書き出す仕様になっております。
現状では全カラムに対してaggで指定したものが出てきてしまっていますが、countはPlayerの右隣に一行のみ、percentile値はSpeedの最左端のみに挿入したいです。

また、Angleに関してはそのPlayerの全体の数に対して4~16である割合を関数を作成しaggに入れております。これに関してもAngle列の右端にのみ挿入したいと考えております。

拙い説明でございますが、どのように行うのが良いでしょうか？
ご教授の程、よろしくお願い致します。

発生している問題・エラーメッセージ

該当のソースコード

import pandas as pd
import numpy as np
import openpyxl as px
pd.options.display.float_format="{:.1f}".format
df = pd.read_excel("sample.xlsx")
df = df[["Date","Player","Speed","Angle","Efficiency"]]

def percentile(n):
    def percentile_(x):
        return np.percentile(x, n)
    percentile_.__name__ = '%sth' % n
    return percentile_

def AA416(angle):
    return 100*angle[(angle>=4.0)&(angle<16.0)].count()/angle.count()

dfx = df.groupby("Player").agg(["count",np.mean,max,np.std,percentile(50),percentile(90),AA416])

試したこと

初心者の極みでございますので、色々と調べながらここまで書けてやっとという感覚です...。
そもそもagg()で指定してしまうと、やはり全カラムに適用されてしまうので複数回に分けて書き出す＋書き出したものを結合させる、のが一つの方法なのかなとは思っておりました。
Angleに関しては当初はその考えで、別ファイルで書き出していましたがやはり結合させるのに手間があるなと感じたため質問致しました。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

vscode、python3.9.4

Comments

[1T2R3M4]

調べたこと、試したことを質問に追記していただけませんか。

[8960]

調べながらここまでたどり着き、手詰まり、、、という感覚です。
試したこと欄に追記致しました。
よろしくお願い致します。

Answer 1

agg() に辞書を渡します(表示が多少ずれていますが、、)。

import pandas as pd
import numpy as np

pd.options.display.float_format="{:.1f}".format

# dataframe for testing
df = pd.DataFrame({
        "Date": pd.date_range(start='2021/1/1', periods=100, freq='D'),
      "Player": [f'Player {i}' for i in np.random.randint(1, 6, 100)],
       "Speed": np.random.sample(100) * 100.0,
       "Angle": np.random.sample(100) * 40.0 - 20.0,
  "Efficiency": np.random.sample(100) * 100.0,
})

def percentile(n):
    def percentile_(x):
        return np.percentile(x, n)
    percentile_.__name__ = '%sth' % n
    return percentile_

def AA4_16(angle):
    return 100*angle[(angle>=4.0)&(angle<16.0)].count()/angle.count()

dfx = df.groupby("Player").agg({
         "Player": "count",
          "Speed": [percentile(50), percentile(90), np.mean, np.max, np.std],
          "Angle": [np.mean, np.max, np.std, AA4_16],
     "Efficiency": [np.mean, np.max, np.std],
})

print(dfx)

#
         Player Speed                     Angle                  Efficiency          
          count  50th 90th mean amax  std  mean amax  std AA4_16       mean amax  std
Player                                                                               
Player 1     15  38.6 89.3 45.8 98.1 36.3  -0.2 18.9 12.1   33.3       44.0 96.9 22.8
Player 2     22  52.0 88.9 52.0 95.7 28.8   5.0 19.2  9.3   40.9       60.3 98.3 28.5
Player 3     21  55.5 80.8 54.1 96.8 22.9  -2.5 17.0 11.4   33.3       52.4 97.5 30.2
Player 4     23  36.6 71.4 36.1 87.6 27.5  -2.2 17.5  9.8   21.7       46.5 90.2 27.1
Player 5     19  51.3 96.1 49.3 99.8 34.0  -1.4 16.2 12.8   36.8       34.5 90.3 31.1