Python-Groupby-何时使用apply（）/agg（）

我最近遇到了一个有趣的问题，关于Pandas Groupby（）中.agg（）和.apply（）之间的区别

它澄清了很多，但我仍然对何时使用.agg（）和何时使用.apply（）有点困惑

演示数据集：

import pandas as pd
import numpy as np

df_min = pd.DataFrame({"A":[0.0,0.0,np.nan,0.0,0.42832,np.nan,0.62747,0.69856],
                   "B":[0.42832,0.69856,0.75865,0.42832,0.62747,0.27024,0.42832,np.nan], 
                   "C":[0,0,1,0,0,0,0,0]})

目标：通过groupby语句填写np.nan

我的代码如下：

fill_na = lambda x: x.fillna(x.mean())
df_min.groupby('transportation_issues').apply(fill_na) 
df_min.groupby('transportation_issues').agg(fill_na) 

现在，当我应用.apply（）时，代码完成了它的工作并得到了结果。但是当我使用.agg（）时，ValueError发生如下情况：

ValueError：传递值的形状是（3,2），索引暗示（2,2）

所以，我的问题是：

1:为什么.agg（）不起作用

2：通过应用.agg（），我应该如何使用户定义的函数工作

3：在groupby（）上应用用户定义的函数时，我应该分别使用.apply（）和.agg（）的时间

4:在groupby（）中，是否对整个数据集使用.apply（）函数，对列使用agg（）函数

5：在引擎盖下，.apply（）和.agg（）如何区分

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非常感谢您回答我的问题，非常感谢您的帮助

在您的df中，哪一列是运输问题？请发布一个接近代码实际使用的数据样本。请参阅。

transform（）

是否在“帮助”中构造？@nycorder嘿，传输问题代表演示数据集上的二进制列。@Parfait嘿，谢谢你的建议！在以后的问题中，我将遵循你帖子上的建议。

fill_na = lambda x: x.fillna(x.mean())
df_min.groupby('transportation_issues').apply(fill_na) 
df_min.groupby('transportation_issues').agg(fill_na)