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Python聚合函数求和 pandas 聚合函数

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python内置sum函数如何按行求和您好 ， Python内置的sum函数可以用来按行求和 。sum函数可以接受一个可迭代对象，并返回这个可迭代对象中所有元素的总和 。因此，如果要按行求和，可以使用sum函数，并将每一行作为一个可迭代对象传入sum函数 ， 就可以按行求和了 。例如，假设有一个二维数组A ， 其中每一行都是一个可迭代对象，那么可以使用sum函数按行求和，如下所示：
sums = [sum(row) for row in A]
这样，sums就是一个列表，其中每一个元素都是A中每一行的总和 。
另外，sum函数还支持一个可选参数start，用于指定sum函数的初始值 ， 默认值为0 。例如，如果要求每一行的总和加上一个常数c，那么可以使用sum函数，如下所示：
sums = [sum(row, c) for row in A]
这样，sums就是一个列表，其中每一个元素都是A中每一行的总和加上常数c 。
总之 ， Python内置的sum函数可以用来按行求和，可以接受一个可迭代对象，并返回这个可迭代对象中所有元素的总和 ， 还支持一个可选参数start ， 用于指定sum函数的初始值 ， 默认值为0 。
python的sum函数怎么用sum(iterable[, start]) Python聚合函数求和，iterable为可迭代对象Python聚合函数求和，如Python聚合函数求和：
sum([ ], start)Python聚合函数求和，#iterable为list列表 。
sum(( ), start ) Python聚合函数求和，#iterable为tuple元组 。
最后的值=可迭代对应里面的数相加的值 + start的值
start默认为0，如果不写就是0 ， 为0时可以不写，即sum()的参数最多为两个 ， 其中第一个必须为iterable 。
按照惯例，在开发语言中，sum函数是求和函数，求多个数据的和，而在python中，虽然也是求和函数，但稍微有些差别，sum()传入的参数得是可迭代对象（比如列表就是一个可迭代对象） ， 返回这个被传入可迭代对象内参数的和 。
比如：
python如何用sum函数求和首先Python聚合函数求和，定义一个数组，保存求和Python聚合函数求和的所有整数 。
输入求和的整数个数，保存在变量n中 。
用for循环，控制输入所有的求和整数 。
输入所有的求和整数，保存在数组中 。
输出所有求和的整数 ， 如下图所示 。
调用sum函数，计算所有整数的和 。
最后，输出计算得到的所有整数和 。
输出结果如下Python聚合函数求和：
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python--pandas分组聚合groupby 方法是pandas中的分组方法，对数据框采用 groupby 方法后 ， 返回的是 DataFrameGroupBy 对象 ， 一般分组操作后会进行聚合操作 。
对数据框按 A 列进行分组，产生分组数据框 。分组数据框是可迭代对象，可以进行循环遍历，可以看出在循环中，每个元素的类型是元组，
元组的第一个元素是分组值 ， 第二个元素是对应的分组数据框 。
可以对分组后的数据框直接使用聚合方法 agg ，对分组数据框的每一列计算统计函数值 。
可以根据数据框外的序列数据对数据框进行分组，需要注意 序列长度需要与数据框行数相同。
可以根据数据框的多列对数据框进行分组 。
根据 A , B 列进行分组，然后求和 。
可以根据索引对数据框进行分组 ， 需要设置 level 参数 。
数据框只有一层索引，设置参数 level=0。
当数据框索引有多层时 ， 也可以根据需求设置 level 参数，完成分组聚合 。

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