python读取student中的"成绩表"和teacher中的"教师表"进行数据合并，再按series对象和字典对象两种分组依据分别分成"学生成绩"和"教师情况"两组。

在Python中，我们可以使用pandas库来进行数据分析和处理。如果你有两个DataFrame，一个是学生的成绩表（假设名为`student_scores`），另一个是教师的信息表（假设名为`teacher_info`），你可以按照以下步骤进行数据合并并分组：

1. **数据合并**:
首先，你需要确保这两个表格有共同的键可以用于连接，比如学生ID。使用`merge()`函数可以将它们合并：

   merged_data = pd.merge(student_scores, teacher_info, on='student_id')

2. **按series对象分组**:
如果你想按学生的系列对象（如年级、班级等）分组，你可以使用`groupby()`函数：

   grouped_by_series = merged_data.groupby('series_object_column')
   student_grades = grouped_by_series['scores_column'].sum()  # 示例，求每个系列的总成绩

3. **按字典对象分组**:
如果你的表格包含字典类型的列，例如老师的课程信息，可以先将其转化为列然后分组：

   merged_data['dict_column'] = merged_data['dict_column'].apply(pd.Series)
   grouped_by_dict = merged_data.groupby(['student_id', 'dict_column.key'])
   teacher_info_by_course = grouped_by_dict.agg({'info_column': 'first'})  # 示例，获取每个学生每门课的老师信息

4. **存储结果**:
分组操作完成后，通常会得到一个新的DataFrame，可以进一步处理或保存。

记得替换上述代码中的`series_object_column`、`scores_column`、`dict_column`和`info_column`为实际的数据列名。