python语言 在遍历文件中的所有行之后生成对应个数的df，将多个df中相同tag名的count数字相加

可以使用Python的pandas库来实现这个功能。首先，你需要读取文件并遍历文件中的所有行，然后使用pandas库的DataFrame()函数将数据转换为DataFrame格式。接着，你可以使用groupby()函数按照tag名进行分组，并使用sum()函数将相同tag名的count数字相加。最后，你可以将不同的DataFrame合并起来，得到最终的结果。

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 遍历文件并生成DataFrame
df_list = []
with open('file.txt', 'r') as f:
    for line in f:
        tag, count = line.strip().split('\t')
        df_list.append({'tag': tag, 'count': int(count)})
df = pd.DataFrame(df_list)

# 按照tag名分组并将count数字相加
df_sum = df.groupby('tag').sum()

# 合并不同的DataFrame
df_final = pd.concat([df_sum1, df_sum2, df_sum3, ...])

# 打印最终结果
print(df_final)

相关问题

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，将多个df中相同tag名的count数字相加

可以将所有的DataFrame使用`groupby`函数按照`tag`列进行分组，然后使用`sum`函数对每个分组的`count`列进行求和，最后再将所有分组合并成一个新的DataFrame。具体实现代码如下：

import pandas as pd

# 假设已经生成了多个DataFrame列表，存储在dfs中
# 每个DataFrame至少包含tag和count两列
dfs = [...]

# 将所有DataFrame按照tag列进行分组，对count列进行求和
grouped = pd.concat(dfs).groupby('tag').sum().reset_index()

# 输出结果
print(grouped)

其中，`pd.concat(dfs)`可以将多个DataFrame列表合并成一个DataFrame，`groupby('tag')`将DataFrame按照`tag`列进行分组，`sum()`对每个分组的`count`列进行求和，最后通过`reset_index()`函数将分组的结果转换为新的DataFrame。

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。