python语言将多个文件生成的多个df df = pd.DataFrame(sorted_tags, columns=['tag', 'count'])中的相同tag的count数字相加

可以使用 pandas 库中的 groupby 和 sum 方法来实现。

假设你有多个 DataFrame，每个 DataFrame 中都有一个名为 sorted_tags 的列，你可以像下面这样将它们合并成一个 DataFrame：

import pandas as pd

# 假设你有多个 DataFrame，每个 DataFrame 中都有一个名为 sorted_tags 的列
df1 = pd.DataFrame({'tag': ['A', 'B', 'C'], 'count': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'tag': ['B', 'C', 'D'], 'count': [4, 5, 6]})
df3 = pd.DataFrame({'tag': ['C', 'D', 'E'], 'count': [7, 8, 9]})

# 将多个 DataFrame 合并成一个 DataFrame
df = pd.concat([df1, df2, df3], ignore_index=True)

# 将相同的 tag 的 count 数字相加
df = df.groupby(['tag']).sum().reset_index()

print(df)

输出结果为：

  tag  count
0   A      1
1   B      6
2   C     15
3   D     14
4   E      9

可以看到，相同的 tag 的 count 数字已经被相加了。

相关问题

python语言将多个文件生成的未知个数的df df = pd.DataFrame(sorted_tags, columns=['tag', 'count'])中的相同tag的count数字相加

可以使用 Pandas 库的 groupby 和 sum 函数来实现相同 tag 的 count 数字相加。

假设你有多个文件生成的 DataFrame，存储在一个列表 `dfs` 中，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 合并所有 DataFrame
df = pd.concat(dfs)

# 按 tag 分组并求和
df = df.groupby('tag')['count'].sum().reset_index()

其中，`groupby('tag')` 表示按照 tag 列进行分组，`['count'].sum()` 表示对每组的 count 列进行求和，`reset_index()` 表示将分组后的结果转换为新的 DataFrame。

最终的结果将会是一个新的 DataFrame，其中每行表示一个 tag 和相应的 count 数字总和。

python语言将多个文件生成的未知个数的df df = pd.DataFrame(sorted_tags, columns=['tag', 'count'])中相同tag名的count数字相加

可以使用 pandas 库中的 groupby 和 sum 方法，对相同 tag 的 count 进行求和。

示例代码：

import pandas as pd

# 假设有三个 DataFrame，分别为 df1、df2、df3
dfs = [df1, df2, df3]

# 将 dfs 中的 DataFrame 合并为一个 DataFrame
merged_df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)

# 对 tag 进行分组，并对 count 求和
grouped_df = merged_df.groupby('tag')['count'].sum()

# 将结果转换为 DataFrame
result_df = pd.DataFrame({'tag': grouped_df.index, 'count': grouped_df.values})

其中，merged_df 是将多个 DataFrame 合并后的 DataFrame，grouped_df 是对 tag 进行分组并求和后的 Series，result_df 是将结果转换为 DataFrame 后的最终结果。