1. 面试官：对于给定的数据集，使用 GroupBy 操作按照某一列进行分组，并计算每个分组的均值、中位数、标准差和总和。

2. 面试官：解释 GroupBy 操作和聚合函数的工作原理，以及它们在数据分析中的重要性和作用。

3. 面试官：在 Pandas 中如何对数据进行多重分组（Multiple Grouping）以及如何对多个分组应用不同的聚合函数？

4. 面试官：定义一个自定义的聚合函数，该函数返回某一列的最大值和最小值之间的差异。

5. 面试官：如何在一个数据集中同时实现分组并逐组执行多个自定义聚合函数？

6. 面试官：说明在数据分组之后，如何实现组内的数据转换和填充空值操作？

7. 面试官：给定一个数据集，使用 GroupBy 操作查找每个分组中的前 N 个最大值。

8. 面试官：在 Pandas 中如何对日期时间进行分组并执行时间序列相关的聚合函数？

9. 面试官：设计一个问题，要求考生使用 GroupBy 操作实现一个复杂的数据分组和聚合任务，同时考察对数据处理思想的理解和分析能力。

10. 面试官：使用 GroupBy 操作和自定义函数，对每个分组的数据进行特定计算，并将结果以一定格式输出。