В чем разница между pandas agg и применением функций в groupby? ⇐ Python

[Anonymous]

Я не могу понять разницу между функциями .aggregate и .apply Pandas.

В качестве примера возьмем следующее: я загружаю набор данных, выполняю группировку, определяю простую функцию
и либо user .agg, либо .apply.
Как вы можете видеть, оператор печати в моей функции приводит к одному и тому же результату
после использования .agg и .apply. А вот результат другой. Почему?
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

Использование Apply:
by_species.apply(f)
#
# 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
#
# 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
#
# 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
#
# 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

Использование agg
by_species.agg(f)
#
# 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
#
# 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
#
# 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


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/218 ... on-groupby