pandas agg和apply function有什么区别？

Question

我不知道熊猫.aggregate和.apply功能之间的区别。
以以下示例为例：我加载数据集，执行groupby，定义一个简单函数，然后输入user.agg或.apply。

如您所见，在使用.agg和之后，函数中的print语句得到相同的输出.apply。另一方面，结果是不同的。这是为什么？

import pandas
import pandas as pd
iris = pd.read_csv('iris.csv')
by_species = iris.groupby('Species')
def f(x):
    ...:     print type(x)
    ...:     print x.head(3)
    ...:     return 1

使用apply：

by_species.apply(f)
#<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
#   Sepal.Length  Sepal.Width  Petal.Length  Petal.Width Species
#0           5.1          3.5           1.4          0.2  setosa
#1           4.9          3.0           1.4          0.2  setosa
#2           4.7          3.2           1.3          0.2  setosa
#<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
#   Sepal.Length  Sepal.Width  Petal.Length  Petal.Width Species
#0           5.1          3.5           1.4          0.2  setosa
#1           4.9          3.0           1.4          0.2  setosa
#2           4.7          3.2           1.3          0.2  setosa
#<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
#    Sepal.Length  Sepal.Width  Petal.Length  Petal.Width     Species
#50           7.0          3.2           4.7          1.4  versicolor
#51           6.4          3.2           4.5          1.5  versicolor
#52           6.9          3.1           4.9          1.5  versicolor
#<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
#     Sepal.Length  Sepal.Width  Petal.Length  Petal.Width    Species
#100           6.3          3.3           6.0          2.5  virginica
#101           5.8          2.7           5.1          1.9  virginica
#102           7.1          3.0           5.9          2.1  virginica
#Out[33]: 
#Species
#setosa        1
#versicolor    1
#virginica     1
#dtype: int64

使用 agg

by_species.agg(f)
#<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
#   Sepal.Length  Sepal.Width  Petal.Length  Petal.Width Species
#0           5.1          3.5           1.4          0.2  setosa
#1           4.9          3.0           1.4          0.2  setosa
#2           4.7          3.2           1.3          0.2  setosa
#<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
#    Sepal.Length  Sepal.Width  Petal.Length  Petal.Width     Species
#50           7.0          3.2           4.7          1.4  versicolor
#51           6.4          3.2           4.5          1.5  versicolor
#52           6.9          3.1           4.9          1.5  versicolor
#<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
#     Sepal.Length  Sepal.Width  Petal.Length  Petal.Width    Species
#100           6.3          3.3           6.0          2.5  virginica
#101           5.8          2.7           5.1          1.9  virginica
#102           7.1          3.0           5.9          2.1  virginica
#Out[34]: 
#           Sepal.Length  Sepal.Width  Petal.Length  Petal.Width
#Species                                                         
#setosa                 1            1             1            1
#versicolor             1            1             1            1
#virginica              1            1             1            1

Answer 1

apply将功能应用于每个组（您的Species）。您的函数返回1，因此对于3个组，您最终都将获得1值。

agg汇总 每个 组的 每个列（功能） ，因此最终每个组的每个列都有一个值。

请务必阅读groupby文档，它们对您很有帮助。网络上也有很多教程。