什么是大数据的意义？从哪个方面来看，我们可以将数据分为大数据？

在Python中，我们可以通过Pandas中的groupby函数来对数据进行分类和分组。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将数据按照某个字段进行分组
grouped_data = data.groupby('group_field')

# 输出分组的数量
print('num of groups:', len(grouped_data))

在这个示例中，我们使用了Pandas库中的read_csv函数来读取一个数据文件，并将它存储到一个Pandas的DataFrame对象中。然后，我们使用DataFrame的groupby函数将数据按照指定的“group_field”字段进行分组。最后，我们输出分组的数量，即分成了多少组。

通过这个示例代码，我们可以看到，大数据可以从多个维度来定义和分类。在具体的应用场景中，我们需要根据数据的规模、复杂度及其它特征来综合考虑，决定哪些数据可以被归类为大数据。