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 agg 函数来实现。

假设你有多个 DataFrame，每个 DataFrame 中都有一个名为 sorted_tags 的 DataFrame，你可以先将它们合并为一个大的 DataFrame，然后使用 groupby 和 agg 函数来计算每个 tag 对应的 count 的总和。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 将多个 DataFrame 合并为一个大的 DataFrame
dfs = [df1, df2, df3, ...] 
merged_df = pd.concat(dfs)

# 使用 groupby 和 agg 函数计算每个 tag 对应的 count 的总和
grouped_df = merged_df.groupby('tag').agg({'count': 'sum'}).reset_index()

# 打印结果
print(grouped_df)

其中，`groupby('tag')` 表示按照 tag 列进行分组，`agg({'count': 'sum'})` 表示对每个分组中的 count 列进行求和，`reset_index()` 表示将分组后的结果重新设置索引。最终的结果就是一个包含每个 tag 和对应 count 总和的 DataFrame。

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。

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。