pandas groupby.apply在0.23.4和0.24.2之间的差异

pandas是一个开源的数据分析和数据处理库，提供了丰富的数据结构和数据分析工具。其中的groupby.apply函数用于对数据进行分组并应用自定义函数。

在pandas的0.23.4版本和0.24.2版本之间，groupby.apply函数的一些参数和行为发生了变化。下面是这两个版本之间的差异：

1. 参数传递方式：
   • 0.23.4版本：groupby.apply函数的自定义函数可以接收一个Series或DataFrame对象作为参数。
   • 0.24.2版本：groupby.apply函数的自定义函数可以接收一个分组的DataFrame对象作为参数，而不再接收Series对象。

• 返回值类型：
  • 0.23.4版本：groupby.apply函数的返回值可以是一个Series或DataFrame对象。
  • 0.24.2版本：groupby.apply函数的返回值必须是一个DataFrame对象。
• 性能优化：
  • 0.23.4版本：groupby.apply函数在处理大型数据集时可能会导致性能问题，因为它会将每个分组的数据都复制一份传递给自定义函数。
  • 0.24.2版本：groupby.apply函数在处理大型数据集时进行了性能优化，它会将每个分组的数据作为只读对象传递给自定义函数，从而减少了内存消耗。

应用场景： groupby.apply函数在数据分析和数据处理中非常常见，特别是在需要对数据进行分组计算或转换的情况下。例如，可以使用groupby.apply函数计算每个分组的平均值、总和、最大值等统计量，或者对每个分组的数据进行标准化、归一化等操作。

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