不考虑Yugabyte的分组，可以使用以下代码示例来解决问题：

方法一：使用Python的pandas库进行分组：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35, 25, 30, 35],
        'Salary': [5000, 6000, 7000, 5000, 6000, 7000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 不考虑Yugabyte的分组
df_grouped = df.groupby('Name').sum()

print(df_grouped)

输出结果：

         Age  Salary
Name                
Alice     50   10000
Bob       60   12000
Charlie   70   14000

方法二：使用SQL语句进行分组：

import sqlite3

# 创建一个内存数据库连接
conn = sqlite3.connect(':memory:')
cursor = conn.cursor()

# 创建一个示例表格
cursor.execute("""CREATE TABLE employees
                  (Name text, Age integer, Salary integer)""")
cursor.execute("""INSERT INTO employees VALUES
                  ('Alice', 25, 5000),
                  ('Bob', 30, 6000),
                  ('Charlie', 35, 7000),
                  ('Alice', 25, 5000),
                  ('Bob', 30, 6000),
                  ('Charlie', 35, 7000)""")

# 不考虑Yugabyte的分组
cursor.execute("""SELECT Name, SUM(Age), SUM(Salary)
                  FROM employees
                  GROUP BY Name""")
df_grouped = cursor.fetchall()

for row in df_grouped:
    print(row)

# 关闭数据库连接
conn.close()

输出结果：

('Alice', 50, 10000)
('Bob', 60, 12000)
('Charlie', 70, 14000)

这是两种不考虑Yugabyte的分组的解决方法，你可以根据自己的实际需求选择其中一种方法。