#Pandas数据分析——超好用的Groupby与map、apply、applymap详解

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apply应该是大家的老朋友了,它相比agg和transform而言更加灵活,能够传入任意自定义的函数,实现复杂的数据操作。在Pandas数据处理三板斧,你会几板?中,介绍了apply的使用,那在groupby后使用apply和之前所介绍的有什么区别呢?

区别是有的,但是整个实现原理是基本一致的。两者的区别在于,对于groupby后的apply,以分组后的分组DataFrame作为参数传入指定函数的,基本操作单位是DataFrame,而之前介绍的apply的基本操作单位是Series。还是以一个案例来介绍groupby后的apply用法。

假设我现在需要获取各个公司年龄最大的员工的数据,该怎么实现呢?可以用以下代码实现:
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