在Python中進行數據聚合通常涉及到使用Pandas庫，它是一個功能強大的數據分析工具。以下是一些基本的步驟和示例代碼，展示如何使用Pandas進行數據聚合：

1. 導入Pandas庫:

   import pandas as pd
   

2. 讀取數據:
   假設您有兩個CSV文件，我們可以使用pd.read_csv()函數來讀取它們。

   df1 = pd.read_csv('file1.csv')
   df2 = pd.read_csv('file2.csv')
   

3. 數據清洗:
   在聚合之前，通常需要清洗數據，比如處理缺失值、去除重復項等。

   df1.drop_duplicates(inplace=True)
   df2.dropna(inplace=True)
   

4. 數據合并:
   使用pd.concat()函數合并兩個數據集。

   df_combined = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)
   

5. 數據聚合:
   使用groupby()和agg()函數進行聚合。

   # 假設我們要根據'category'列對數據進行分組，并計算'value'列的總和
   aggregated_data = df_combined.groupby('category')['value'].sum()
   

6. 數據轉換:
   如果需要，可以使用pivot_table()來創建透視表。

   pivot_table = pd.pivot_table(df_combined, values='value', index='category', columns='another_column', aggfunc='mean')
   

7. 數據導出:
   聚合后的數據可以導出到CSV文件。

   aggregated_data.to_csv('aggregated_data.csv')
   

請注意，這些步驟是非常基礎的，實際的數據聚合可能需要更復雜的操作，比如使用多個聚合函數、處理更復雜的數據結構等。如果您有具體的數據和需求，可以提供更多的信息，我可以給出更具體的指導。