python语言遍历当前文件夹下包含有关键词的子文件夹，对该子文件夹下的xlsx文件内容进行汇总统计，分成两列，一列放tag，一列放count。遇到相同的tag，将其count中的数值相加，最后汇总成一个新的xlsx文件

你可以使用Python中的os和pandas模块来完成这个任务。以下是一个可能的实现方法：

import os
import pandas as pd

# 定义关键词和要汇总的列
keyword = 'example'
tag_col = 'Tag'
count_col = 'Count'

# 定义函数来处理单个文件
def process_file(filepath, tag_counts):
    df = pd.read_excel(filepath)
    tags = df[tag_col].tolist()
    counts = df[count_col].tolist()
    for i in range(len(tags)):
        tag = tags[i]
        count = counts[i]
        if tag in tag_counts:
            tag_counts[tag] += count
        else:
            tag_counts[tag] = count

# 定义函数来遍历文件夹
def process_folder(folder_path, tag_counts):
    for root, dirs, files in os.walk(folder_path):
        for file in files:
            if file.endswith('.xlsx'):
                filepath = os.path.join(root, file)
                process_file(filepath, tag_counts)

# 初始化tag_counts字典
tag_counts = {}

# 遍历文件夹并处理文件
folder_path = 'path/to/folder'
process_folder(folder_path, tag_counts)

# 将结果转化为DataFrame并输出到新的xlsx文件
result_df = pd.DataFrame({tag_col: list(tag_counts.keys()), count_col: list(tag_counts.values())})
result_df.to_excel('path/to/result.xlsx', index=False)

在这个代码中，首先定义了关键词和要汇总的列，然后定义了两个函数：process_file用于处理单个文件，process_folder用于遍历文件夹并处理文件。这两个函数都接受一个tag_counts字典作为参数，用于存储统计结果。最后，将统计结果转化为DataFrame，并输出到新的xlsx文件中。

你可以根据实际情况修改这个代码，例如更改关键词和要汇总的列，或者修改输出文件的路径。