处理大量数据时，经常需要对数据进行分组和汇总，为我们提供了一种简洁、高效的方式来实现这些操作，从而简化了数据分析的流程。
分组是指根据一个或多个列的值将数据分成多个组，每个组包含具有相同键值（这里的键值即用来分组的列值）的数据行。
聚合或者汇总则是指，在分组后，可以对每个组应用聚合函数（如求和、平均值、计数等），从而得到每个组的汇总信息。
导入数据：
下面通过具体的示例演示常用的使用方法。
单列聚合是指针对某一列汇总计算，比如：
针对“股票代码”聚合，看看不同股票的开盘价和收盘价的平均值。
一共支股票，聚合之后，红色框内的是每支股票开盘价和收盘价的平均值。
多列分组聚合时，按照中参数的顺序，依次进行分组，然后再聚合。
本次的使用的数据包含2024年1月和2月的数据，
我们先按照“股票代码”分组，再按“月份”分组，最后汇总信息。
聚合之前，先把日期的格式转换成月的形式：
根据“股票代码”和“日期”来聚合每支股票每个月的开盘价和收盘价的最大值：
聚合汇总信息时，可以一次汇总多个信息，这样分组一次就可以了，不用每次聚合都重复调用去分组。
比如，下面的示例一次汇总出每支股票每个月开盘价和收盘价的最大值，最小值，平均值：
更进一步，我们还可以针对不同的列采用不同的聚合方式。
比如，对开盘价汇总最大值和平均值，对收盘价汇总最小值和平均值：
从上面聚合后数据的截图中，可以发现，聚合之后，分组用的列（比如 ["股票代码", "日期"]）变为索引。
如果，我们希望分组聚合统计之后，分组的列（比如 ["股票代码", "日期"]）仍然作为的列，
可以在分组时使用参数。
这样的话，分组的列（比如 ["股票代码", "日期"]）就不会成为索引。
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