python语言 已经遍历文件中的所有行之后生成对应个数的df了，df在循环中没有序号，需要将多个df中相同tag名的count数字相加

可以通过将生成的多个 DataFrame 进行合并，并根据 tag 名进行分组，最后对 count 进行求和操作来实现。

例如，假设我们有以下两个 DataFrame：df1 和 df2，它们都有 "tag" 和 "count" 两列。

import pandas as pd

# 生成 df1 和 df2
df1 = pd.DataFrame({'tag': ['a', 'b', 'c'], 'count': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'tag': ['b', 'c', 'd'], 'count': [4, 5, 6]})

合并两个 DataFrame，使用 `concat` 函数：

# 合并 df1 和 df2
df = pd.concat([df1, df2])

合并后，我们需要按照 tag 列进行分组，并对 count 列进行求和：

# 按照 tag 列分组，并对 count 列求和
result = df.groupby('tag')['count'].sum().reset_index()

最后，我们得到了一个新的 DataFrame，其中包含了各个 tag 名对应的 count 数字之和。

  tag  count
0   a      1
1   b      6
2   c      8
3   d      6

你可以根据自己的需求修改代码和数据。