一、介绍:
Python是一门高级、解释性和面向对象的程序语言。 它致力于让程序员能够以更快，更方便的方式编写代码。 Python最大的优点是被广泛应用于机器学习，数据科学等领域。在编写计算机程序时，数据结构是最基本的组成部分之一。Python的结构化数据函数使开发人员能够轻松地计算和操作各种数据结构。
二、Python结构化数据的定义：
结构化数据由多个元素组成的数据集合,其中的元素包含指定类型的信息。结构化数据通常使用表格中的行和列来呈现，并且可以使用软件工具（例如Microsoft Excel，Google Spreadsheets或Rstudio）对其进行可视化和分析。常见的Python结构化数据类型包括列表、数组、元组、字典和数据帧(DataFrame)
三、函数概述：
Python的sum()函数是一种内置函数，用于计算数据结构的总和。它适用于数字类型（int，float）和序列类型（列表、元组、集合）结构化数据。 当给定结构化数据包含一个带有数字类型的元素列表时，sum()函数可以计算总和。 当数据集合包含序列类型时，sum()函数可以计算序列中所有数字类型的总和。 以下是将sum()函数用于int类型列表的示例代码:
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
total = sum(numbers)
print("Total:", total)
执行代码后，输出结果是"Total: 15"。 在上面的示例中，将数字列表传递给sum()函数。 sum()函数遍历整个列表，并返回所有数字元素的总和。
四、使用范例：
列表:
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
total = sum(numbers)
print("Total:", total)
输出结果:Total: 15
元组：
numbers = (1, 2, 3, 4, 5)
total = sum(numbers)
print("Total:", total)
输出结果:Total: 15
字典:
numbers = {"one": 1, "two": 2, "three": 3}
total = sum(numbers.values())
print("Total:", total)
输出结果:Total: 6
数组:
import array as arr
a = arr.array("i", [1, 2, 3, 4, 5])
total = sum(a)
print("Total:", total)
输出结果:Total: 15
数据帧:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"col1": [1, 2, 3], "col2": [4, 5, 6]})
total = df.sum().sum()
print("Total:", total)
输出结果:Total: 21
五、总结：
Python的sum()函数是一种方便而简单的方法来计算各种类型的结构化数据的总和。无论数据集合是由什么类型的结构化数据组成，sum()函数都是一种灵活、易使用的工具。它可以轻松地计算数字类型的总和，也可以计算序列类型的所有数字的总和。Python的结构化数据函数使开发人员能够轻松地计算和操作各种数据结构。总的来说，Python非常适合处理结构化数据，也是数据科学和机器学习领域中常见的工具。
