Python中的汇总和计数在统计分析中是最为基础的操作。下面我将为您提供一个完整的攻略，包括使用方法和两条示例说明。
汇总操作
在Python中，我们可以使用内置函数sum()对一个列表中的元素进行求和。示例如下：
nums = [1, 2, 3, 4, 5]
total = sum(nums)
print('列表nums的总和为：', total)
输出结果为：
列表nums的总和为： 15
另外，如果我们想要对一个列表中的元素进行统计分析，可以使用第三方库pandas，它为我们提供了强大的数据分析和处理工具。使用pandas，我们可以使用DataFrame数据结构来存储和操作数据。以下是一个示例代码：
import pandas as pd
data = {'姓名': ['小明', '小红', '小李', '小王'],
'年龄': [18, 20, 22, 26],
'成绩': [89, 90, 78, 99]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
输出结果为：
姓名 年龄 成绩
0 小明 18 89
1 小红 20 90
2 小李 22 78
3 小王 26 99
上述代码中，我们通过定义一个字典来创建了一个DataFrame对象，并且打印出来了。
接下来，如果我们想要对成绩这一列进行求和，可以使用sum()函数来实现：
grade_tot = df['成绩'].sum()
print('成绩总和为：', grade_tot)
输出结果为：
成绩总和为： 356
计数操作
计数操作常常用在字符串或列表中，我们可以使用内置函数count()来求一个字符串或列表中某个元素出现的次数。示例如下：
str1 = 'hello, world'
count1 = str1.count('o')
print('字符串中出现了', count1, '个o')
lst1 = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4]
count2 = lst1.count(3)
print('列表中出现了', count2, '个3')
输出结果为：
字符串中出现了 2 个o
列表中出现了 3 个3
另外，pandas也为我们提供了丰富的计数方法。以下是一个示例代码：
import pandas as pd
data = {'城市': ['北京', '上海', '广州', '北京', '上海', '北京', '广州', '北京'],
'地区': ['朝阳区', '浦东新区', '天河区', '海淀区', '宝山区', '东城区', '海珠区', '西城区']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
输出结果为：
城市 地区
0 北京 朝阳区
1 上海 浦东新区
2 广州 天河区
3 北京 海淀区
4 上海 宝山区
5 北京 东城区
6 广州 海珠区
7 北京 西城区
如果我们想要计算每个城市出现的次数，可以使用value_counts()函数：
counts = df['城市'].value_counts()
print(counts)
输出结果为：
北京 4
广州 2
上海 2
Name: 城市, dtype: int64
以上就是Python中汇总和计数进行统计分析的完整攻略和两条示例说明。希望能对您有所帮助。