有效地按数据集分组，同时保留额外的列

是指在数据处理中，对数据进行分组操作，并且保留除分组列以外的其他列。

这种操作通常用于在数据集中根据某些特定条件对数据进行聚合，并且保留其他列的值。例如，对于一个包含销售数据的数据集，我们可以按照不同的商品类别进行分组，并计算每个类别的总销售额，同时保留商品名称、价格等额外的列。

在云计算领域，有多种工具和技术可以实现有效地按数据集分组，同时保留额外的列。以下是一些常用的方法和相关产品：

1. 数据库查询语言：使用SQL（Structured Query Language）等数据库查询语言可以方便地对数据进行分组操作。通过使用GROUP BY子句，可以按照指定的列对数据进行分组，并结合聚合函数（如SUM、COUNT等）计算分组后的结果。
2. Apache Spark：Spark是一个强大的开源分布式计算框架，提供了丰富的API和工具，用于处理大规模数据集。通过Spark的GroupBy操作，可以按照指定的列对数据进行分组，并进行各种聚合操作。
3. Pandas：Pandas是一个基于Python的数据分析库，提供了灵活高效的数据操作工具。通过Pandas的groupby函数，可以对数据进行分组，并进行聚合操作。
4. TensorFlow Data Validation（TFDV）：TFDV是谷歌开发的一个用于数据验证和分析的工具。它提供了用于数据集分析的功能，包括按照指定列进行分组，并计算统计信息。
5. 腾讯云产品推荐：
   • 云数据库 TencentDB：TencentDB是腾讯云提供的一种高性能、可扩展的云数据库服务。通过使用TencentDB的SQL查询功能，可以轻松实现数据集分组操作。
   • 数据仓库 Tencent Data Warehouse：Tencent Data Warehouse是腾讯云提供的一种用于大数据存储和分析的解决方案。它支持按照指定列进行数据集分组，并提供了丰富的数据分析功能。

请注意，以上产品和工具仅作为示例，实际上云计算领域存在多种适用于数据集分组的工具和解决方案，具体选择取决于需求和场景。