本文围绕在Python中添加汇总行的具体方法与工程落地，给出适用于不同数据规模的策略：小数据用pandas或Polars通过聚合后拼接行，中到大数据用DuckDB或PySpark借助ROLLUP/CUBE一次生成小计与总计；同时强调类型一致、口径规范与导出格式控制，并给出Excel/CSV呈现、性能优化、测试与协作场景的实施要点，帮助在实际报表与系统对接中稳定生成可用的总计行。

批量制作成绩汇报单的关键在于建立标准化数据源与可复用模板，并用合并引擎实现自动生成与分发，通过Excel/Word邮件合并、Google Sheets脚本、Airtable自动化或Python批处理可覆盖不同规模需求；在流程中配套数据清洗、权限分级与审计留痕，结合任务协作与审批（如利用Worktile或在研发流程中使用PingCode），即可在隐私合规的前提下高效交付个性化、可追踪的成绩汇报单。