dataframe 如何用字典或者连表的方式进行groupby分组

Question

问题描述：

Dataframe如何通过用字典或者连表的方式实现groupby分组

问题出现的环境背景及自己尝试过哪些方法：

自学了一个月pandas，在开发时遇到了一些问题不知道如何进行解决，用一个简单的例子表达我的想法。
我想用字典代表{第一季度:1,2,3 ,第二季度：4,5,6 , 第三季度:7,8,9 ,第四季度：10,11,12},然后将销售表进行分组.
查阅资料看到也可以用连表的方式，但是不知道如何进行连表。
请教一下，这两种方式(字典、连表)该如何进行编写，能够达到和图片2一样的效果

相关代码：

bj = pd.read_csv("./商店销售.csv", encoding='gbk')
bj['季度总金额'] = bj['销售量']*bj['销售总值']
bj['季度'] ='季度' + np.ceil(bj['月份']/4).astype("int").astype("str")
tol_bj = bj.groupby(['季度','商店'])['季度总金额','销售量'].sum()
print(tol_bj)
tol_bj = tol_bj.reset_index()
print(tol_bj)

图片1为基本表
][2]

图片2为最终要的效果表