Python数据帧：计算平均值/diff/sum/。。。纵横交错

我有一个大数据框（即数千行和20列），我想计算所有列的平均值（或任何其他数学函数，如总和等）。例如：

x = [
 [0.5 0.7 0.1 4 80 101],
 [0.1 0.7 0.8 5 4 58],
 [0.4 0.1 0.6 6 1 66],
  ...
 [0.9 0.4 0.1 7 44 12]
]

这将导致

avg = [0.475 0.95 ...]

或

是否有任何快速配方或oneliner可以轻松应用此配方？它不必是pandas.DataFrame，Numpy数组也很好

df.mean（axis=0）
df.总和（轴=0）

df.平均值（轴=0）
df.总和（轴=0）

这肯定已经得到了回答。投票结束，还有，您是否尝试在numpy数组上调用sum（）和mean（）？也许指定一个轴=x？这能回答你的问题吗？这肯定已经得到了回答。投票结束，还有，您是否尝试在numpy数组上调用sum（）和mean（）？也许指定一个轴=x？这能回答你的问题吗？

sum = [15.1 8.17 ...]