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sum(iterable[, start]) ，iterable为可迭代对象，如：
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sum([ ], start) ， #iterable为list列表。
sum(( ), start ) ， #iterable为tuple元组。
最后的值=可迭代对应里面的数相加的值 + start的值
start默认为0，如果不写就是0，为0时可以不写，即sum()的参数最多为两个，其中第一个必须为iterable。
按照惯例，在开发语言中，sum函数是求和函数，求多个数据的和，而在python中，虽然也是求和函数，但稍微有些差别，sum()传入的参数得是可迭代对象（比如列表就是一个可迭代对象），返回这个被传入可迭代对象内参数的和。
比如：
groupby 方法是pandas中的分组方法，对数据框采用 groupby 方法后，返回的是 DataFrameGroupBy 对象，一般分组操作后会进行聚合操作。
对数据框按 A 列进行分组，产生分组数据框。分组数据框是可迭代对象，可以进行循环遍历，可以看出在循环中，每个元素的类型是元组，
元组的第一个元素是分组值，第二个元素是对应的分组数据框。
可以对分组后的数据框直接使用聚合方法 agg ，对分组数据框的每一列计算统计函数值。
可以根据数据框外的序列数据对数据框进行分组，需要注意 序列长度需要与数据框行数相同 。
可以根据数据框的多列对数据框进行分组。
根据 A , B 列进行分组，然后求和。
可以根据索引对数据框进行分组，需要设置 level 参数。
数据框只有一层索引，设置参数 level=0 。
当数据框索引有多层时，也可以根据需求设置 level 参数，完成分组聚合。
设置 level 参数，如需要根据第一层索引，即 id1 进行分组，可以设置 level=0 或 level='id1' 完成分组聚合。
分组后一般会进行聚合操作，用 agg 方法进行聚合。
对分组后数据框使用单个函数进行聚合，单个聚合函数会对每列进行计算，然后合并返回。聚合函数以字符串的形式传入。
可以对分组后的数据指定列进行分组聚合。需要注意 子列需要用[]包裹 。
聚合函数也可以传入自定义的匿名函数。
聚合函数可以是多个函数。聚合时，多个聚合函数会对每列进行计算，然后合并返回。聚合函数以列表的形式传入。
聚合返回后的数据列名有两层索引，第一层是聚合的列名，第二层是使用的聚合函数名。如果需要对返回的聚合函数名重命名，
需要在传参时，传入元组，第一个元素为聚合函数名，第二个元素为聚合函数。
同样，也可以传入匿名函数。
如果需要对不同的列进行不同的聚合计算，则需要传入字典的形式。
可以重命名聚合后的列名，注意 只能对一列传入一个聚合函数时有效 。
可以使用 Python 中的 sum() 函数来求和 a^n + b^n + c^n。
例如，假设你想要求和 a=2、b=3、c=4 和 n=2 的情况：
a = 2
b = 3
c = 4
n = 2
result = sum([a**n, b**n, c**n])
print(result) # 输出 29
在这里，我们首先将 a^n、b^n 和 c^n 的值放在一个列表中，然后调用 sum() 函数对这个列表求和。
首先，定义一个数组，保存求和的所有整数。
输入求和的整数个数，保存在变量n中。
用for循环，控制输入所有的求和整数。
输入所有的求和整数，保存在数组中。
输出所有求和的整数，如下图所示。
调用sum函数，计算所有整数的和。
最后，输出计算得到的所有整数和。
输出结果如下：
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