n行m列数据对应行相加

如果你有n行m列的数据，每个数据元素都是数字，你想对它们进行行相加，可以按以下步骤操作：

1. 确定数据的来源和格式，例如，这n行m列数据是否在同一个文件或不同的文件中，它们的格式是否相同等等。

2. 使用适当的编程语言，例如Python或R，读取这n行m列数据并将它们存储在一个二维数组或数据框中。

3. 创建一个新的一维数组或数据框，用于存储每行数据相加后的结果。

4. 使用循环结构，遍历每一行数据，并将每行数据对应的值相加，将结果存储在新的一维数组或数据框中。

以下是Python代码的示例，假设有一个文件"data.csv"，包含n行m列数据，我们要将这n行数据进行行相加，并将结果存储在一个新的文件"result.csv"中：

import pandas as pd

# 读取n行m列数据
data = pd.read_csv("data.csv", header=None)

# 获取数据的行数和列数
nrows, ncols = data.shape

# 创建一个新的数据框，用于存储每行数据相加后的结果
result = pd.DataFrame(columns=["sum"])

# 遍历每一行数据并相加
for i in range(nrows):
    row_sum = data.iloc[i].sum()
    result.loc[i] = [row_sum]

# 将结果保存到新的文件中
result.to_csv("result.csv", index=False)

在这个示例中，我们使用Pandas库读取了"data.csv"文件中的数据，并将它们存储在名为"data"的数据框中。我们创建了一个名为"result"的新数据框，用于存储每行数据相加后的结果。通过循环遍历每行数据，将每行数据对应的值相加，并将结果存储在新的数据框中相应的行和列中。最后，我们将结果保存到一个新的文件"result.csv"中。