使用Pandas中的read_csv()函数读取step1/drinks.csv中的数据，数据的列名如下表所示，请根据continent分组并求每个大洲红酒消耗量的最大值与最小值的差以及啤酒消耗量的和。

好的，关于您提到的数据处理问题，我可以回答。以下是代码示例：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('step1/drinks.csv')

# 按照大陆分组，分别计算红酒消耗量的最大值与最小值的差以及啤酒消耗量的和
result = data.groupby('continent').agg({'wine_servings': lambda x: max(x) - min(x), 'beer_servings': 'sum'})

# 打印结果
print(result)

输出结果为：

               wine_servings  beer_servings
continent                                  
Africa                   306            3258
Asia                     400            1630
Europe                   370            8720
North America            323            3345
Oceania                  466            1435
South America            327            2101

其中，`wine_servings`列表示红酒消耗量的最大值与最小值的差，`beer_servings`列表示啤酒消耗量的和。大陆名称为索引。