根据给定的Wine Quality数据集，完成： （1）将两张数据表合并为一张表，并增加一个字段（Wine Type），'W' - White Wine，'R' - Red Wine （2）按字段'quality'进行分组统计（如：统计结果可以是quality为6的样本中，平均ph值为**，最大值为**等等） （3）按字段‘Wine Type’和‘quality’联合进行分组统计，统计方式类似任务（2）

好的，我会根据您的问题进行回答。以下是答案：

(1) 首先，我们需要导入pandas库，并读取两张数据表，然后将它们合并为一张表并添加一个新字段：

import pandas as pd

# 读取两张数据表
red_wine = pd.read_csv('winequality-red.csv', sep=';')
white_wine = pd.read_csv('winequality-white.csv', sep=';')

# 将两张表合并为一张表
red_wine['Wine Type'] = 'R'
white_wine['Wine Type'] = 'W'
wine = pd.concat([red_wine, white_wine], ignore_index=True)

# 打印合并后的表
print(wine.head())

(2) 接下来，我们可以按照'quality'字段进行分组统计：

# 按quality字段分组统计
grouped = wine.groupby('quality')

# 统计结果
result = grouped.agg({
    'pH': ['mean', 'max'],
    'alcohol': ['mean', 'max'],
    'Wine Type': 'count'
})

# 打印结果
print(result)

(3) 最后，我们可以按照'Wine Type'和'quality'字段进行联合分组统计：

# 按Wine Type和quality字段联合分组统计
grouped = wine.groupby(['Wine Type', 'quality'])

# 统计结果
result = grouped.agg({
    'pH': ['mean', 'max'],
    'alcohol': ['mean', 'max']
})

# 打印结果
print(result)

希望我的回答能够帮到您！