使用收集器对一个字段进行GroupBy，计算并添加另一个字段值

，可以通过以下步骤来完成：

首先，将数据集按照要进行GroupBy的字段进行分组。GroupBy是一种常用的数据处理操作，可以将数据集按照某个字段的值进行分类分组，相同值的数据会被归为一组。
在分组后的数据集上，使用聚合函数对另一个字段进行计算。聚合函数可以对数据进行统计、计算等操作，例如求和、计数、平均值等。常见的聚合函数包括SUM、COUNT、AVG等。
将计算结果添加到原数据集中的新字段中。可以通过遍历分组后的数据集，依次将计算结果添加到相应的字段中，形成新的数据集。

下面是一个示例代码，以Python语言为例，使用pandas库来实现对一个字段进行GroupBy，并计算另一个字段的和：

import pandas as pd

# 假设有一个包含两个字段的数据集
data = {'group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
        'value': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 对group字段进行GroupBy，并计算value字段的和
result = df.groupby('group')['value'].sum()

# 将计算结果添加到原数据集中的新字段中
df['sum_value'] = df['group'].map(result)

# 打印结果
print(df)

运行以上代码，输出结果如下：

  group  value  sum_value
0     A      1          3
1     A      2          3
2     B      3         12
3     B      4         12
4     B      5         12

在这个例子中，首先将数据集按照group字段进行分组，然后计算每个分组中value字段的和，最后将计算结果添加到新的字段sum_value中。

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