如果我有一个熊猫数据框df，则以下三种计算列平均值的方法将得出相同的结果：
import numpy as np
df.mean(axis = 0)
df.apply(np.mean)
df.aggregate(np.mean)
但是如果我创建一些组并以类似方式使用这些方法呢？
groups = df.groupby(by = 'A')
groups.mean()
groups.apply(np.mean)
groups.aggregate(np.mean)
...在此示例中，.mean和.aggregate给出相同的结果，但.apply不给出相同的结果。使用.apply，分组的列“ A”将作为索引和列返回（当我遇到此问题时，这不是我期望或想要的）
这种行为对我来说似乎是不一致的，还是我错过了这三种方法之间的根本区别？