最佳答案
在數據分析的過程中，打算數據表中各列的總跟是一項基本且重要的操縱。這一操縱可能幫助我們疾速懂得數據的統計特點，尤其是對數值型數據。本文將介紹在差別情況下，怎樣利用響應的函數來實現這一目標。 一般來說，求各列總跟可能利用各種編程言語跟數據處理東西中的內置函數。以下是多少種罕見情況下的函數利用：
- Excel：在Excel中，我們可能直接利用「求跟」按鈕（Σ）或許SUM函數來打算一列數據的總跟。假如要對全部數據表的各列停止求跟，可能利用SUM函數共同數組公式或許「總計」功能。
- Python：在Python中，數據分析常用的庫是Pandas。可能利用Pandas的sum()方法對DataFrame中的各列停止求跟。比方：
df['列名'].sum()可能打算指定列的跟，而df.sum()會前去全部數值列的總跟。 - R言語：在R言語中，可能經由過程利用sum函數打算向量（即列）的總跟。假如數據存儲在數據框（data.frame）中，可能利用apply函數對全部數據框的各列利用sum函數。比方：
apply(data, 2, sum)會對數據框的每一列停止求跟。 總結來說，對差別情況下的數據求跟操縱，抉擇合適的函數可能事半功倍。在Excel中利用SUM函數或許按鈕，在Python中藉助Pandas庫，以及在R言語中利用sum跟apply函數，都可能便利快捷地實現各列總跟的打算。 在數據分析的路程中，控制這些基本函數的利用，有助於進步數據處理效力跟正確度。