4 跨列分组
4.1 apply 的引入
4.2 apply 的使用
在设计上，apply 的自定义函数传入参数与 filter 完全一致，只不过后者只允许返回布尔值
【a】标量情况:结果得到的是 Series ，索引与 agg 的结果一致
【b】Series 情况:得到的是 DataFrame ，行索引与标量情况一致 ， 列索引为 Series 的索引
【c】DataFrame 情况:得到的是 DataFrame，行索引最内层在每个组原先 agg 的结果索引上，再加一层返 回的 DataFrame 行索引，同时分组结果 DataFrame 的列索引和返回的 DataFrame 列索引一致
python--pandas分组聚合groupby 方法是pandas中的分组方法python分组函数，对数据框采用 groupby 方法后python分组函数，返回的是 DataFrameGroupBy 对象，一般分组操作后会进行聚合操作 。
对数据框按 A 列进行分组，产生分组数据框 。分组数据框是可迭代对象，可以进行循环遍历，可以看出在循环中，每个元素的类型是元组，
元组的第一个元素是分组值，第二个元素是对应的分组数据框 。
可以对分组后的数据框直接使用聚合方法 agg ， 对分组数据框的每一列计算统计函数值 。
可以根据数据框外的序列数据对数据框进行分组，需要注意 序列长度需要与数据框行数相同。
可以根据数据框的多列对数据框进行分组 。
根据 A , B 列进行分组，然后求和 。
可以根据索引对数据框进行分组，需要设置 level 参数 。
数据框只有一层索引，设置参数 level=0。
当数据框索引有多层时，也可以根据需求设置 level 参数，完成分组聚合 。
设置 level 参数 ， 如需要根据第一层索引，即 id1 进行分组，可以设置 level=0 或 level='id1' 完成分组聚合 。
分组后一般会进行聚合操作，用 agg 方法进行聚合 。
对分组后数据框使用单个函数进行聚合，单个聚合函数会对每列进行计算，然后合并返回 。聚合函数以字符串的形式传入 。
可以对分组后的数据指定列进行分组聚合 。需要注意 子列需要用[]包裹。
聚合函数也可以传入自定义的匿名函数 。
聚合函数可以是多个函数 。聚合时，多个聚合函数会对每列进行计算，然后合并返回 。聚合函数以列表的形式传入 。
聚合返回后的数据列名有两层索引 ， 第一层是聚合的列名，第二层是使用的聚合函数名 。如果需要对返回的聚合函数名重命名，
需要在传参时，传入元组 ， 第一个元素为聚合函数名，第二个元素为聚合函数 。
同样，也可以传入匿名函数 。
如果需要对不同的列进行不同的聚合计算，则需要传入字典的形式 。
可以重命名聚合后的列名，注意 只能对一列传入一个聚合函数时有效。
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