#!/usr/bin/python
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# -*- coding:utf-8 -*-
# @Time : 2018/6/10 15:00
# @File : Sum_List.py
"""
输入一个2维列表 用该函数计算每一列的和并返回一个列表
"""
def sum_each_colum(olist):
"""
计算多维数字数组每列的和,并作为一个列表的元素,最后返回这个列表
:param olist:
:return:slist
"""
slist = []
if isinstance(olist, list):
slen = len(olist[0])
for i in range(slen):
s = 0.0
for temp in olist:
if isinstance(temp[i], (int, float)):
s += temp[i]
else:
return u'不是数字，无法求和'
else:
slist.append(s)
else:
return slist
else:
return u'输入与要求不符'
if __name__ == '__main__':
alist = eval(raw_input(u'请输入一个多维数字的列表[[1,2],[3,4]]：'))
print sum_each_colum(alist)
1
len(list)
列表元素个数
2
max(list)
返回列表元素最大值
3
min(list)
返回列表元素最小值
4
list(seq)
将元组转换为列表
序号
方法
1
list.append(obj)
在列表末尾添加新的对象
2
list.count(obj)
统计某个元素在列表中出现的次数
3
list.extend(seq)
在列表末尾一次性追加另一个序列中的多个值（用新列表扩展原来的列表）
4
list.index(obj)
从列表中找出某个值第一个匹配项的索引位置
5
list.insert(index, obj)
将对象插入列表
6
list.pop([index=-1])
移除列表中的一个元素（默认最后一个元素），并且返回该元素的值
7
list.remove(obj)
移除列表中某个值的第一个匹配项
8
list.reverse()
反向列表中元素
9
list.sort( key=None, reverse=False)
对原列表进行排序
10
list.clear()
清空列表
11
list.copy()
复制列表
可以对列进行运算，使用apply方法即可。
具体分析如下：
前提：加载numpy,pandas和Series,DataFrame，生成一个3乘3的DataFrame，命名为frame，用frame的第二列生成Series，命名为series1。
加法运算，frame.add(series1,axis=0)。减法运算：sub分别尝试不填充和填充，对比效果。
乘法运算，frame.mul(series1,axis=0)，除法运算，frame.div(series1,axis=0)。
这里的Series是DataFrame的一列生成的，所以不会出现找不到索引的情况；若找不到索引则生成并集，缺失值则表示为NAN，四则运算的括号中有个参数axis=0表示按行索引匹配并且在列上进行广播。
拓展：Python是目前最流行最简单用途最广泛的编程语言，大数据时代最应该学习的一门编程语言。其中，数据分析的库pandas是Python最经典的库之一。
