详谈pandas中agg函数和apply函数的区别

在利用python进行数据分析 这本书中其实没有明确表明这两个函数的却别，而是说apply更一般化.

其实在这本书的第九章‘数组及运算和转换'点到了两者的一点点区别：agg是用来聚合运算的，所谓的聚合当然是合成的成分比较大些，这一节开头就点到了：聚合只不过是分组运算的其中一种而已。它是数据转换的一个特例，也就是说，它接受能够将一维数组简化为标量值的函数。

当然这两个函数都是作用在groupby对象上的，也就是分完组的对象上的，分完组之后针对某一组，如果值是一维数组，在利用完特定的函数之后，能做到简化的话，agg就能调用，反之，如果比如自定义的函数是排序，或者像是书中278页所定义的top这一类的函数，当然是agg所不能解决的，这时候用apply就可以解决。因为他更一般化，不存在什么简化，什么一维数组，什么标量值。

以上纯属个人见解，不喜勿喷。

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