对GroupBy对象使用apply和agg时，pandas会给出不同的数值结果

在pandas中，GroupBy对象是一种强大的工具，用于按照指定的列或条件对数据进行分组操作。当对GroupBy对象使用apply和agg函数时，pandas会给出不同的数值结果。

1. apply函数：
   • 概念：apply函数用于对分组后的数据进行自定义的聚合操作。
   • 分类：apply函数可以分为两种类型，即元素级别的apply和分组级别的apply。
   • 优势：apply函数的优势在于可以使用自定义的函数对分组后的数据进行处理，灵活性较高。
   • 应用场景：适用于需要对每个分组进行不同的聚合操作的情况。
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• agg函数：
  • 概念：agg函数用于对分组后的数据进行聚合操作，并返回一个包含聚合结果的DataFrame。
  • 分类：agg函数可以分为两种类型，即列级别的agg和分组级别的agg。
  • 优势：agg函数的优势在于可以一次性对多个列进行不同的聚合操作，并返回一个具有清晰结构的结果。
  • 应用场景：适用于需要对多个列进行不同聚合操作，并希望结果以DataFrame形式返回的情况。
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总结：对GroupBy对象使用apply和agg函数时，pandas会根据具体的需求和操作类型给出不同的数值结果。apply函数适用于需要对每个分组进行不同的聚合操作的情况，而agg函数适用于一次性对多个列进行不同的聚合操作，并返回一个具有清晰结构的结果的情况。