pandas: GroupBy .pipe () vs .apply ()

En el ejemplo de ladocumentación de pandas sobre lo nuevo.pipe() método para objetos GroupBy, un.apply() El método que acepta el mismo lambda devolvería los mismos resultados.

In [195]: import numpy as np

In [196]: n = 1000

In ,[197]: df = pd.DataFrame({'Store': np.random.choice(['Store_1', 'Store_2'], n),
   .....:                    'Product': np.random.choice(['Product_1', 'Product_2', 'Product_3'], n),
   .....:                    'Revenue': (np.random.random(n)*50+10).round(2),
   .....:                    'Quantity': np.random.randint(1, 10, size=n)})

In [199]: (df.groupby(['Store', 'Product'])
   .....:    .pipe(lambda grp: grp.Revenue.sum()/grp.Quantity.sum())
   .....:    .unstack().round(2))

Out[199]: 
Product  Product_1  Product_2  Product_3
Store                                   
Store_1       6.93       6.82       7.15
Store_2       6.69       6.64       6.77

Puedo ver comopipe la funcionalidad difiere deapply para objetos DataFrame, pero no para objetos GroupBy. ¿Alguien tiene una explicación o ejemplos de lo que se puede hacer conpipe pero no conapply para un grupo

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