9. (其它) 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有哪些？

在数据处理和分析中，分组和聚合通常是在数据库、数据分析库（如SQL、Pandas in Python等）中操作大量数据的重要步骤。

**分组（Grouping）**：
实现过程通常是将数据集按照某个或某些列的值进行划分，形成一个个小组（group）。例如，在SQL中，你可以使用`GROUP BY`语句对数据表按某一列进行分组。在Python的pandas库中，`groupby()`函数用于此目的，它接受一个列名作为参数。

函数示例：

SELECT column1, AVG(column2)
FROM table_name
GROUP BY column1;

或者在Python pandas：

df.groupby('column1')['column2'].mean()

参数通常包括：
- 划分依据（分组键，比如列名）
- 聚合函数（如平均值、计数、总和等）

**聚合（Aggregation）**：
则是对每个组内的数据应用统计运算，得到汇总结果。常见的聚合操作有求和（sum）、平均（mean）、最大值（max）、最小值（min）等。同样地，上述SQL和pandas例子展示了如何进行聚合。

函数示例：

SELECT COUNT(*), SUM(column2)
FROM table_name
GROUP BY column1;

或Python pandas：

df.groupby('column1').agg({'column2': ['count', 'sum']})

这里的参数可能包括：
- 要聚合的列名
- 对应的聚合操作，如列表形式列出多个函数，如['count', 'sum']。