df.groupby.apply

`df.groupby.apply`是一个pandas库中DataFrame对象的方法，它可以对DataFrame对象中的数据根据指定的列进行分组，然后对每个分组应用一个函数进行处理。这个方法的具体用法为：`df.groupby('column_name').apply(function_name)`，其中，'column_name'是要分组的列名，function_name是要应用的函数名。该方法的返回值是一个经过处理后的DataFrame对象。

相关问题

df = df.groupby(df.index // 14).apply(lambda x: x.iloc[:4])解释一下这行代码

这行代码主要是对 pandas DataFrame 进行分组操作，将每14行数据分为一组，然后对每组的数据再取前4行。

具体来说，`df.index // 14` 将 DataFrame 的行索引整除14，得到的结果是一个整数序列，表示每14行数据为一组。`groupby` 方法按照这个整数序列对 DataFrame 进行分组，得到一个 GroupBy 对象。

接下来，`apply` 方法对每个分组进行操作。`lambda x: x.iloc[:4]` 表示对分组中的数据取前4行，即每组数据的前4行。这样就得到了一个新的 DataFrame，其中包含了原始数据中每14行数据的前4行。

最后，`groupby` 方法返回一个分组后的对象，其中每个分组都是一个 DataFrame，包含了原始数据中每14行数据的前4行。

df.groupby (‘link _id’).apply (mean _time)

这段代码使用了 Pandas 的 groupby 函数，根据 'link_id' 列的值对数据进行分组，并对每组数据应用 mean_time 函数进行求均值操作。其中 mean_time 函数可以是自定义的或者是 Pandas 已有的函数。最终返回一个以 'link_id' 列作为索引，以均值作为值的 Pandas Series 对象。