图中 df[‘big_key’].sum() 用 sum()函数后, 为什么输出还是列表 请讲解一下运算过程,谢谢

在Python中，使用pandas库进行数据处理时，经常会遇到需要对数据进行求和操作的情况。而在pandas中，我们可以使用sum()函数来实现对数据的求和操作。然而，有时候我们会遇到这样的情况：当我们使用sum()函数对DataFrame中的某一列进行求和时，输出却仍然是一个列表，而不是一个单独的数值。那么，为什么会出现这样的情况呢？接下来，我们将对这个问题进行详细的讲解。

首先，让我们来看一下sum()函数的具体用法。在pandas中，sum()函数可以对DataFrame或Series中的数据进行求和操作。当我们对DataFrame中的某一列使用sum()函数时，实际上是对该列中的所有元素进行求和，然后将求和结果返回。然而，由于DataFrame是由多个Series组成的，而每一列实际上就是一个Series，因此sum()函数对某一列的求和结果仍然会以Series的形式返回。

换句话说，当我们使用df[‘big_key’].sum()对DataFrame中的’big_key’列进行求和时，sum()函数返回的结果仍然是一个Series对象，而不是一个单独的数值。这就是为什么即使使用了sum()函数，输出仍然是列表的原因。要想得到单独的数值，我们可以使用sum()函数的结果再进行一次索引，或者将其转换为标量值。

总的来说，虽然sum()函数可以对DataFrame中的列进行求和操作，但其返回的结果仍然是一个Series对象，需要根据实际需求进一步处理才能得到我们想要的数值。希望通过本文的讲解，能够帮助大家更好地理解sum()函数的运算过程和输出结果。