No exemplo dodocumentação dos pandas sobre o novo.pipe() método para objetos GroupBy, um.apply() O método que aceita o mesmo lambda retornaria os mesmos 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

Eu posso ver como opipe funcionalidade difere deapply para objetos DataFrame, mas não para objetos GroupBy. Alguém tem uma explicação ou exemplos do que pode ser feito compipe mas não comapply para um GroupBy?