jupyter请说明分组与聚合的具体实现过程？对应的函数可以使用哪些？并说明函数具体的参数

Jupyter Notebook是一种基于Web的交互式计算环境，特别适合数据科学和机器学习领域，它支持Python等多种语言。对于数据处理和分析，Pandas库在其DataFrame数据结构上提供了强大的分组和聚合功能。

**分组（Grouping）**：
1. **`groupby()` 函数**：这是实现分组的主要函数，它将DataFrame按一列或多列的值进行分割，返回一个`GroupBy`对象。

   df.groupby(column_name)

参数：需要指定要按照哪一列或多列进行分组，例如`df.groupby('column_name')`。

2. 分组后，你可以对每个组进行操作，如统计、过滤等。

   group_by_obj = df.groupby('column_name')
   grouped_summary = group_by_obj.mean() # 计算平均值

**聚合（Aggregation）**：
1. `agg()` 或 `summarize()`：对分组后的数据进行汇总，常用的聚合函数有`mean()`、`sum()`、`count()`、`min()`、`max()`等。

   summary_stats = group_by_obj.agg({'numeric_column': ['mean', 'sum']}) # 对numeric_column求均值和总和

2. 可以自定义函数，如`custom_func(group)`来执行自定义的操作。

   def custom_mean(group):
       return group['column_name'].mean()
   custom_grouped = group_by_obj.apply(custom_mean)