aggfunc在熊猫pivot_table的单元格中获取任意值

我想pivot_table用来显示每个单元格中列的任意值。例如，给出DataFrame如下所示：

df = pd.DataFrame({'x': ['x1', 'x1', 'x2'],
                   'y': ['a', 'b', 'c']})

y为的每个值计算的值x：

df.pivot_table(index='x', values='y', aggfunc=len)
    y
x   
x1  2
x2  1

所以[2, 1]我想代替['a', 'c']或得到['b', 'c']。

我尝试了这些方法，但是都产生了错误（笔记本）：

df.pivot_table(index='x', values='y', aggfunc=sample)
df.pivot_table(index='x', values='y', aggfunc=head)
df.pivot_table(index='x', values='y', aggfunc=lambda x: x[0])

根据https://stackoverflow.com/a/38982172/1840471，一种替代方法是使用groupby和agg，在这种情况下，可以产生所需的结果：

df.groupby(['x']).y.agg('head')

但是，我要使用它，pivot_table因为我的完整用例涉及获取行和列中的值。