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列的和: Pandas .sum()返回0.0

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理库，提供了丰富的数据结构和数据分析工具。在Pandas中，可以使用.sum()方法对数据进行求和操作。

Pandas的.sum()方法用于计算数据的和。当应用于DataFrame对象时，默认情况下会对每一列进行求和操作，并返回一个包含每一列和的Series对象。如果应用于Series对象，则会返回一个标量值，即该Series对象的和。

优势：

灵活性：Pandas提供了丰富的数据结构，如Series和DataFrame，可以方便地处理各种类型的数据。
强大的数据处理能力：Pandas提供了许多数据处理和转换的函数，如合并、分组、过滤、排序等，可以高效地进行数据清洗和转换。
快速的计算速度：Pandas底层使用了NumPy库，能够高效地处理大规模数据，并且提供了向量化操作，能够加速计算过程。
丰富的数据分析工具：Pandas提供了各种统计分析和数据可视化的函数，如描述性统计、相关性分析、绘图等，方便用户进行数据分析和探索。

应用场景：

数据清洗和预处理：Pandas提供了丰富的数据处理函数，可以方便地进行数据清洗和预处理，如缺失值处理、异常值处理、数据转换等。
数据分析和探索：Pandas提供了各种统计分析和数据可视化的函数，可以进行数据分析和探索，如描述性统计、相关性分析、绘图等。
数据建模和机器学习：Pandas可以与其他机器学习库（如Scikit-learn）配合使用，进行数据建模和机器学习任务，如特征工程、模型训练等。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云提供了云计算相关的产品和服务，其中与数据处理和分析相关的产品包括云数据库 TencentDB、云数据仓库 Tencent Data Lake Analytics、云数据集成 Tencent Data Integration等。这些产品可以帮助用户在云上进行数据处理和分析任务。

腾讯云数据库 TencentDB：https://cloud.tencent.com/product/cdb
云数据仓库 Tencent Data Lake Analytics：https://cloud.tencent.com/product/dla
云数据集成 Tencent Data Integration：https://cloud.tencent.com/product/dti

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