Python 如何是'；总和'；和'；第一'；在与DataFrame.Series相关的字典中？

我当时正在学习市场分析学，并坚持了下面的片段，即var操作。 “sum”和“firs”如何给出列的和以及列中“first”的首个唯一值

operations = {'revenue':'sum',                      
              'InvoiceDate':'first',                
              'CustomerID':'first'}

df = df.groupby('InvoiceNo').agg(operations)

我想把它和pandas.Series.first和pandas.Series.sum联系起来，但找不到例子

书籍说明： 在前面的代码片段中，我们首先指定了将用于每个列的聚合函数，然后执行groupby并应用这些函数。同一发票的所有行的InvoiceDate和CustomerID都相同，因此我们可以为它们选择第一个条目。对于收入，我们将同一发票的所有项目的收入相加，以获得该发票的总收入

结果:

      revenue   InvoiceDate CustomerID
InvoiceNo           
581583  124.60  2011-12-09 12:23:00 13777.0
581584  140.64  2011-12-09 12:25:00 13777.0
581585  329.05  2011-12-09 12:31:00 15804.0
581586  339.20  2011-12-09 12:49:00 13113.0
581587  249.45  2011-12-09 12:50:00 12680.0

这里使用的是函数，而不是带有聚合函数的列名称字典的每个组的第一个值