以国家/地区属性为整体来进行数据分析，需要对数据进行聚集（aggregation）操作，例如，按Country/Region并求和。数据地址C:\Users\86155\Desktop\JupyterCode代码\practice_16\time_series_covid19_confirmed_global.csv。并给出详细解释与分析和设计思路

好的，让我来给您详细解释一下如何进行数据聚集操作，并对数据进行分析。

首先，我们需要导入Pandas库，并读取数据集，代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('C:/Users/86155/Desktop/JupyterCode代码/practice_16/time_series_covid19_confirmed_global.csv')

接下来，我们可以使用groupby方法来按照国家/地区进行分组，并对每个国家/地区的确诊病例数进行求和统计，代码如下：

grouped = df.groupby('Country/Region').sum()

在这个代码中，我们使用了groupby方法对数据进行分组，按照'Country/Region'列进行分组，并对每组的数据进行求和统计。

然后，我们可以对聚集后的数据进行分析。例如，我们可以使用sort_values方法将数据按照确诊病例数进行排序，代码如下：

grouped = grouped.sort_values(by='4/24/21', ascending=False)

在这个代码中，我们使用了sort_values方法将数据按照'4/24/21'列进行排序，也就是按照最新的确诊病例数进行排序。ascending参数设置为False表示降序排列。

最后，我们可以将结果保存到一个新的CSV文件中，代码如下：

grouped.to_csv('C:/Users/86155/Desktop/JupyterCode代码/practice_16/sum_by_country.csv')

在这个代码中，我们使用了to_csv方法将结果保存到一个名为sum_by_country.csv的CSV文件中。

通过以上步骤，我们就完成了数据聚集操作，并对数据进行了分析。我们可以通过分析新的CSV文件来研究每个国家/地区的疫情情况，以及全球疫情的趋势和变化。通过排序，我们可以看到哪些国家/地区确诊病例数最多，以及全球疫情的重点地区。