Python作为一门强大的编程语言，具备丰富的数据处理和统计能力。以下是Python中常用的汇总统计方法。

# 导入库
import numpy as np
import pandas as pd
# 创建数据
data = np.array([5, 3, 2, 6, 4, 1])
# 计算总和
print("总和：", np.sum(data))
# 计算平均数
print("平均数：", np.mean(data))
# 计算中位数
print("中位数：", np.median(data))
# 计算标准差
print("标准差：", np.std(data))
# 计算方差
print("方差：", np.var(data))
# 创建DataFrame数据
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8], 'C': [9, 10, 11, 12]})
# 计算总和
print("总和：", df.sum())
# 计算平均数
print("平均数：", df.mean())
# 计算中位数
print("中位数：", df.median())
# 计算标准差
print("标准差：", df.std())
# 计算方差
print("方差：", df.var())

numpy库和pandas库是Python中常用的数据处理和统计库。numpy库中包含了丰富的数据处理和统计方法，如计算总和、平均数、中位数、标准差和方差等；而pandas库则以DataFrame和Series数据结构为核心，可以进行更加复杂的数据处理和统计。通过Python的数据处理和统计方法，我们可以在数据分析、机器学习等领域中获得更佳的效果。