pandas.core.groupby.GroupBy.apply

GroupBy.apply(func, *args, **kwargs) [source]

Применение функции func к группам и объединение результатов.

Функция, переданная в apply, должна принимать в качестве первого аргумента DataFrame и возвращать DataFrame, Series или скалярное значение. apply затем позаботится об объединении результатов в единый DataFrame или Series. apply поэтому является очень гибким методом группировки.

Хотя apply является очень гибким методом, его недостатком является то, что его использование может быть значительно медленнее, чем использование более специфических методов, таких как agg или transform. Pandas предлагает широкий спектр методов, которые будут намного быстрее, чем использование apply для их конкретных целей, поэтому попробуйте использовать их прежде, чем прибегать к apply.

Параметры:	func : callable Вызываемый объект, который принимает DataFrame в качестве первого аргумента и возвращает DataFrame, Series или скалярное значение. Кроме того, вызываемый объект может принимать позиционные и именованные аргументы. args, kwargs : tuple and dict Необязательные позиционные и именованные аргументы для передачи в func.
Возвращает:	applied : Series or DataFrame

См. также

pipe

Применение функции к всему объекту GroupBy вместо каждой группы.

aggregate

Применение агрегационной функции к объекту GroupBy.

transform

Применение функции к столбцам GroupBy объекта.

Series.apply

Применение функции к Series.

DataFrame.apply

Применение функции к каждой строке или столбцу DataFrame.