3. 分组级运算

1. agg/aggregate只是分组级运算其中的一种。它接受一维数组，返回一个标量值。

2. transform是另一个分组级运算。它也接受一维数组。只能返回两种结果：要么是一个标量值（该标量值将被广播），或者一个相同大小的结果数组。

   • 你无法通过字典来对不同的列进行不同的transform

     GroupBy.transform(func, *args, **kwargs)

   

3. apply是另一个分组级运算。它是最一般化的分组级运算。它将待处理的对象拆分成多个片段，然后对各个片段调用传入的函数，最后尝试将各个片段组合到一起。

     GroupBy.apply(func, *args, **kwargs)

   • func：运算函数。其第一个位置参数为待处理对象。其返回值是一个标量值或者pandas对象。
   • args/kwargs是传递给func的额外的位置参数与关键字参数。

   对于DataFrame的.groupby时，传递给func的第一个参数是DataFrame；对于Series的.groupby，传递给func的第一个参数是Series。

   

4. pd.cut()/qcut()函数返回的是Categorical对象。我们可以用它作为.groupby()的by参数的值。这样可以实现桶分析。