results = groups.apply(lambda x: model.fit(x))，报错The truth value of a DataFrame is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

非常抱歉，我的回答中有误。`model.fit()`方法不支持传入分组数据，因此无法使用`apply()`方法对每个分组应用回归模型。在进行分组回归分析时，可以使用循环遍历每个分组来应用回归模型，然后将每个分组的回归结果合并起来。具体代码如下：

# 按照分组变量进行分组
groups = df.groupby('category')

# 定义回归模型
model = smf.ols('y ~ x', data=df)

# 对每个分组应用回归模型，获取回归结果
results = []
for group, data in groups:
    result = model.fit(data)
    results.append(result)

# 打印每个分组的回归结果
for i, result in enumerate(results):
    print(f'Group {i}: {result.params}')

在上述代码中，`groupby()`方法将数据按照`category`列进行分组，然后使用循环遍历每个分组，对每个分组应用回归模型，并将回归结果存储在列表中。最后，使用循环遍历回归结果列表，打印出每个分组的回归系数。需要注意的是，`fit()`方法需要传入当前分组的数据，而不是整个数据集。