以下是一个示例代码，它使用Python中的itertools.groupby函数来对按键进行分组，并使用自定义标准进行聚合。

from itertools import groupby

def aggregate_by_custom_standard(data, key_func, aggregate_func):
    # 对数据按键进行分组
    grouped_data = groupby(data, key_func)
    
    # 使用自定义标准对分组数据进行聚合
    aggregated_data = []
    for key, group in grouped_data:
        aggregated_value = aggregate_func(list(group))
        aggregated_data.append((key, aggregated_value))
    
    return aggregated_data

# 示例数据
data = [
    {'key': 'A', 'value': 1},
    {'key': 'A', 'value': 2},
    {'key': 'B', 'value': 3},
    {'key': 'B', 'value': 4},
    {'key': 'C', 'value': 5},
]

# 自定义标准：对每个分组的值求和
def sum_values(group):
    return sum(item['value'] for item in group)

# 使用自定义标准进行聚合
result = aggregate_by_custom_standard(data, key_func=lambda x: x['key'], aggregate_func=sum_values)

# 输出结果
for key, aggregated_value in result:
    print(f"Key: {key}, Aggregated Value: {aggregated_value}")

运行以上代码，将得到以下输出：

Key: A, Aggregated Value: 3
Key: B, Aggregated Value: 7
Key: C, Aggregated Value: 5

在这个示例中，我们使用itertools.groupby函数对data列表中的字典按照key键进行分组。然后，我们定义了一个sum_values函数来计算每个分组中value键的总和。最后，我们使用aggregate_by_custom_standard函数对分组数据进行聚合，并打印出结果。