group_by 配合 summarize 去重

在数据分析和数据处理中，`group_by` 和 `summarize` 是两种常用的功能，它们通常在统计分析或数据清洗时一起使用。`group_by` 函数通常在 SQL、Pandas（Python 中的数据分析库）或类似的工具中被用来按照一个或多个列对数据集进行分组，而 `summarize` 或者类似函数则会对每个组内的数据执行聚合操作，如求和、计数、平均值等，从而提取关键信息并去除重复值。

具体步骤如下：

1. **group_by**:
- 这个操作会将数据集按指定的列（或列组合）划分成多个小组（也称为分组或分区）。
- 例如，在 SQL 中，你可以使用 `GROUP BY column_name` 来对 `column_name` 列的值进行分组。

2. **summarize** 或 **聚合**:
- 这个操作会对每个组内的数据计算出总结信息，如 `COUNT(*)` 计算行数，`AVG(column)` 计算 `column` 列的平均值，`SUM(column)` 求和等。
- 如果想要去除重复值，一般在分组之后就不太需要再手动去重，因为每个组内默认不会有重复的记录。

3. **去重**:
- 通常情况下，`group_by` 自然地实现了去重，因为你只对每个唯一的组（由分组键决定）进行操作，所以不会包含重复的组。但如果你确实想要在汇总之前去除重复的行，可以在分组前使用 `DISTINCT` 关键字。

相关问题：
1. 在哪些编程语言或库中能使用 `group_by` 和 `summarize`？
2. `group_by` 和 `pivot` 功能有什么区别？
3. 如何在 Pandas 中实现 `group_by` 后的聚合和去重操作？