pandasでgroupbyした時に複数の集計関数を同時に適用する

前の記事の続きです。
pandasでデータフレームをgroupbyした時に使える集計関数
ドキュメントのこの記事で参照した部分のすぐ下に、
Applying multiple functions at once
という段落があります。
実はこれ初めて知りました。
今までグルプごとに個数と、平均と、標準偏差を計算したい、みたいな時は、
groupbyして集計を個別に実施して、その結果をmergeするという非常に面倒なことをずっとやっていました。

それが、aggというのを使うと一発でできるようです。

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris

# データフレームの準備
iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
df["target"] = iris.target
df["target_name"] = df.target.apply(lambda x:iris.target_names[x])
del df["target"]

df.groupby("target_name").agg(["count", "mean", "std"])

出力されるのが次です。(ブログのレイアウトの都合上画像で貼り付けます。)

これは便利です。
また、DataFrameのカラム名が2段になっています。
これをみて、indexだけではなく実はcolumnsでも、MultiIndexが使えることを知りました。