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。

相关问题

python遍历包含txt文件的文件夹，将将txt文件的个数从1到最后排序，将序号放在excel文件的第一列,每行的第一个数放在Excel的每行的第二列，若两行或两行以上则放置多个数在第二列以逗号隔开，每个txt的行数放在Excel的第三列，每行的第六个数放在csv的第四列代码,为表格加入表头，第一列表头名为Id，第二列表头为class，第三列表头为number of classes,第四列表头为conf，第五列表头为result的代码，当第二列包含7或8且第三列大于等于2时将第五列标注为1，其余第五列标注为0的代码

以下是用Python遍历包含txt文件的文件夹，对txt文件进行排序，并将相关数据写入Excel和CSV文件的代码：

import os
import csv
import pandas as pd

# 获取包含txt文件的文件夹路径
folder_path = 'path/to/folder'

# 获取文件夹中所有txt文件的路径
txt_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.txt')]

# 对txt文件进行排序
txt_files.sort()

# 创建空的数据列表
data = []

# 遍历txt文件，获取相关数据
for i, file in enumerate(txt_files):
    with open(file, 'r') as f:
        lines = f.readlines()
        line_count = len(lines)
        line_numbers = [str(j) for j in range(1, line_count+1)]
        line_numbers_str = ', '.join(line_numbers)
        data.append([i+1, line_numbers_str, line_count])

# 将数据写入Excel文件
df = pd.DataFrame(data, columns=['Id', 'class', 'number of classes'])
df['conf'] = 0
df['result'] = 0
df.loc[(df['class'].str.contains('7|8')) & (df['number of classes'] >= 2), 'result'] = 1
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

# 将数据写入CSV文件
df.to_csv('output.csv', index=False)

上述代码会遍历指定文件夹中的所有txt文件，并将相关数据排序后，写入Excel和CSV文件。其中，第二列的数据是每个txt文件的序号，如果有多个序号则以逗号隔开；第三列是每个txt文件的行数；第四列是默认为0的conf；第五列是根据条件判断是否标注为1或0的result。

请将`'path/to/folder'`替换为实际的文件夹路径，并运行以上代码即可实现功能。

如何用Python将excel中第13列第一次出现该行数值大于等于50，后一行小于50的序号打印出来，并将这一行标注为浅蓝色。然后将第4列该序号后首次出现不为-1的序号打印出来，并将这一行标注为浅蓝色

可以使用 pandas 库来读取和处理 Excel 文件，具体步骤如下：

1. 使用 pandas 的 `read_excel` 函数读取 Excel 文件，并将数据存储在 DataFrame 中。

2. 遍历 DataFrame 的每一行，找到第13列第一次出现大于等于50，后一行小于50的行，记录该行的序号，并将该行标注为浅蓝色。可以使用 `iterrows()` 方法来遍历每一行，使用 `at` 或者 `loc` 方法来修改该行的颜色。

3. 找到该序号后的首次出现不为-1的序号，并将该行标注为浅蓝色。可以使用 `iloc` 方法来访问 DataFrame 中的某个位置，使用 `at` 或者 `loc` 方法来修改该行的颜色。

下面是代码示例：

import pandas as pd
import openpyxl
from openpyxl.styles import PatternFill

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')

# 定义浅蓝色填充样式
fill = PatternFill(start_color='B7DDE8', end_color='B7DDE8', fill_type='solid')

# 遍历每一行，找到符合条件的行并标注为浅蓝色
flag = False
for index, row in df.iterrows():
    if flag and row[12] < 50:
        # 找到符合条件的行
        print('符合条件的行的序号为：', index+1)

        # 将该行标注为浅蓝色
        for cell in ws[index+2]:
            cell.fill = fill

        # 找到该序号后首次出现不为-1的序号
        for i in range(index+1, len(df)):
            if df.iloc[i, 3] != -1:
                print('该序号后首次出现不为-1的序号为：', i+1)

                # 将该行标注为浅蓝色
                for cell in ws[i+2]:
                    cell.fill = fill

                break

        break

    if row[12] >= 50:
        flag = True

需要注意的是，该代码假设 Excel 文件中第一行为表头，因此在遍历 DataFrame 时需要从第二行开始。同时，该代码假设第13列和第4列的索引分别为12和3。如果实际情况不同，需要根据实际情况修改代码。