熊猫groupby申请返回一个数据框

考虑以下代码：

>>> df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 4, 16).reshape(4, 4), columns=list('ABCD'))
... df
...
   A  B  C  D
0  2  1  0  2
1  3  0  2  2
2  0  2  0  2
3  2  1  2  0
>>> def grouper(frame):
...     return frame
...     
... df.groupby('A').apply(grouper)
...
   A  B  C  D
0  2  1  0  2
1  3  0  2  2
2  0  2  0  2
3  2  1  2  0

如您所见，结果是相同的。这是文档apply：

传递给apply的函数必须将一个数据框作为其第一个参数，并返回一个DataFrame，Series或标量。然后，apply将负责将结果重新组合到单个数据帧或系列中。因此，apply是一种高度灵活的分组方法。

Groupby会将组分成小数据帧，如下所示：

   A  B  C  D
2  0  2  0  2

   A  B  C  D
0  2  1  0  2
3  2  1  2  0

   A  B  C  D
1  3  0  2  2

apply文档说它将数据框组合回单个数据框。我很好奇它如何以最终结果与原始数据帧相同的方式将它们组合在一起。如果已使用concat，则最终数据帧将等于：

   A  B  C  D
2  0  2  0  2
0  2  1  0  2
3  2  1  2  0
1  3  0  2  2

我很好奇这个连接是如何完成的。