Python結構化數據求和函數

一、介紹:

Python是一門高級、解釋性和面向對象的程序語言。 它致力於讓程序員能夠以更快，更方便的方式編寫代碼。 Python最大的優點是被廣泛應用於機器學習，數據科學等領域。在編寫計算機程序時，數據結構是最基本的組成部分之一。Python的結構化數據函數使開發人員能夠輕鬆地計算和操作各種數據結構。

二、Python結構化數據的定義：

結構化數據由多個元素組成的數據集合,其中的元素包含指定類型的信息。結構化數據通常使用表格中的行和列來呈現，並且可以使用軟件工具（例如Microsoft Excel，Google Spreadsheets或Rstudio）對其進行可視化和分析。常見的Python結構化數據類型包括列表、數組、元組、字典和數據幀(DataFrame)

三、函數概述：

Python的sum()函數是一種內置函數，用於計算數據結構的總和。它適用於數字類型（int，float）和序列類型（列表、元組、集合）結構化數據。 當給定結構化數據包含一個帶有數字類型的元素列表時，sum()函數可以計算總和。 當數據集合包含序列類型時，sum()函數可以計算序列中所有數字類型的總和。 以下是將sum()函數用於int類型列表的示例代碼:

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
total = sum(numbers)
print("Total:", total)

執行代碼後，輸出結果是”Total: 15″。 在上面的示例中，將數字列表傳遞給sum()函數。 sum()函數遍歷整個列表，並返回所有數字元素的總和。

四、使用範例：

列表:

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
total = sum(numbers)
print("Total:", total)

輸出結果:Total: 15

元組：

numbers = (1, 2, 3, 4, 5)
total = sum(numbers)
print("Total:", total)

輸出結果:Total: 15

字典:

numbers = {"one": 1, "two": 2, "three": 3}
total = sum(numbers.values())
print("Total:", total)

輸出結果:Total: 6

數組:

import array as arr
a = arr.array("i", [1, 2, 3, 4, 5])
total = sum(a)
print("Total:", total)

輸出結果:Total: 15

數據幀:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"col1": [1, 2, 3], "col2": [4, 5, 6]})
total = df.sum().sum()
print("Total:", total)

輸出結果:Total: 21

五、總結：

Python的sum()函數是一種方便而簡單的方法來計算各種類型的結構化數據的總和。無論數據集合是由什麼類型的結構化數據組成，sum()函數都是一種靈活、易使用的工具。它可以輕鬆地計算數字類型的總和，也可以計算序列類型的所有數字的總和。Python的結構化數據函數使開發人員能夠輕鬆地計算和操作各種數據結構。總的來說，Python非常適合處理結構化數據，也是數據科學和機器學習領域中常見的工具。