pandas中，groupby对象有一个很灵活的函数apply，其对每个分组执行相应的操作，具体操作由传入的参数func实现，*args和**kwargs表示传给func的参数，这里func函数的第一个参数必须是以dataframe类型。
GroupBy.apply(func, *args, **kwargs)
本文要说明的问题是，groupby的apply函数返回的类型是什么。官方文档中，说其会返回一个dataframe或者一个series，那么在什么情况下返回的是dataframe，什么情况下返回的是series，以及分别是什么样的dataframe和series？
apply返回的类型取决于func函数返回的类型。这里分为几种情况。
1 func函数返回的是dataframe
这种情况下，apply返回的一定是一个dataframe，且该dataframe具有多层索引，最外层的索引是groupby时用来分组的key列的内容；内层索引是funch函数返回的dataframe的索引。
2 func函数返回的是series
这种情况下，还需要进一步区分series。如果每个分组返回的series的索引都一样，那么apply返回的是一个dataframe，其索引是groupby时用来分组的列，columns是func函数返回的series的索引；如果每个分组具有不同的索引，那么返回的是一个series，但是这个series具有多层索引，外层索引是用来分组的列，内层索引是func函数返回的series的索引。
3 func函数返回的是其他对象
这种情况下，apply返回的是series。
最后，如果func返回的dataframe具有相同的索引名称，那么apply返回的dataframe的内层索引也具有相同的名称，如果没有相同的名称，那么内层索引便没有名称；如果func返回的series具有相同的索引名称，那么如果apply返回的是dataframe，则该名称会成为dataframe的columns的name，如果apply返回的是具有多层索引的series，那么该名称会成为内层索引的name，如果func返回的series不具有相同的索引name，那么该name会被忽略。