理解pandas的groupby().apply()

在《利用Python进行数据分析》第2章1880-2011年间全美婴儿姓名例子中，有一段代码：

def add_prop(group):
    births = group.births.astype(float)
    group['prop'] = births/births.sum()
    return group
names = names.groupby(['year', 'sex']).apply(add_prop)

代码就几行，开始很难理解后来想通了。

一开始深陷误区，以为换成SQL语句形式：select year, sex, births/sum(births) from names group by year, sex; 那么结果形式应该是131*2行3列，计算的是每年男女性别各自占比，然而这段代码运行后输出却是1690784行5列：

Out[13]: 
              name sex  births  year      prop
0             Mary   F    7065  1880  0.077643
1             Anna   F    2604  1880  0.028618
2             Emma   F    2003  1880  0.022013
3        Elizabeth   F    1939  1880  0.021309
4           Minnie   F    1746  1880  0.019188
            ...  ..     ...   ...       ...
1690779    Zymaire   M       5  2010  0.000003
1690780     Zyonne   M       5  2010  0.000003
1690781  Zyquarius   M       5  2010  0.000003
1690782      Zyran   M       5  2010  0.000003
1690783      Zzyzx   M       5  2010  0.000003
[1690784 rows x 5 columns]

这个数据量大，我们来换个样例数据更容易理解

import numpy as np
data = pd.DataFrame({'key1':list('aabba'),
                  'key2': ['one','two','one','two','one'],
                  'data1': np.random.randn(5),
                  'data2': np.random.randn(5)})
def f(group):
    # group['sum'] = group.data1.sum()
    return group
aa = data.groupby(['key1','key2']).apply(f)
bb = data.groupby(['key1','key2'])['data1'].apply(f)

创建一个dataframe，结果如下：

Out[104]: 
      data1     data2 key1 key2
0 -1.598788 -0.903670    a  one
1 -2.513484 -1.516623    a  two
2  0.927106 -0.154149    b  one
3 -0.662557 -2.138815    b  two
4  1.141637 -0.596960    a  one

Out[105]: 
0   -1.598788
1   -2.513484
2    0.927106
3   -0.662557
4    1.141637

In[118]:data.groupby(['key1','key2']).indices
Out[118]: 
{('a', 'one'): array([0, 4]),
 ('a', 'two'): array([1]),
 ('b', 'one'): array([2]),
 ('b', 'two'): array([3])}

这样就看的很明显了，将data的每一行看作一个array，groupby()后如果不指定计算的字段的话，那么f(group)中的group默认传递的是data的每一行，

所以书中例子输出结果是在整个names的dataframe形式上再加一列，1690784行5列而非我理解的262行3列了。