Python 如何在pandas中附加两个或多个数据帧并进行一些分析

我有3个df：

df1=pd.DataFrame({"Name":["one","two","three"],"value":[4,5,6]})
df2=pd.DataFrame({"Name":["four","one","three"],"value":[8,6,2]})
df3=pd.DataFrame({"Name":["one","four","six"],"value":[1,1,1]})

我可以一个接一个地追加，但我想一次追加所有三个数据帧并进行一些分析

我试图计算名称包含的数据帧数除以数据帧总数<代码>名称在数据帧/数据帧总数

我期望的输出是

 Name  value   Count
 one    11      1
 two    5       0.333
 three  8       0.666
 four   9       0.666
 six    1       0.333

请帮忙，提前谢谢

使用：

• 首先
• 聚合
• 分栏

---

类似的解决方案：

df1 = (pd.concat(dfs)
         .groupby('Name')['value']
         .agg([('value', 'sum'), ('Count', 'size')])
         .assign(Count = lambda x: x.Count /len(dfs))
         .reset_index())

print (df1)
    Name  value     Count
0   four      9  0.666667
1    one     11  1.000000
2    six      1  0.333333
3  three      8  0.666667
4    two      5  0.333333

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在上半部分试试这个，df=pd.concat（[df1，df2，df3]）df.groupby（[“Name”]）[“value”].sum（）.reset_index（）@pyd-很高兴能帮上忙！

df1 = (pd.concat(dfs)
         .groupby('Name')['value']
         .agg([('value', 'sum'), ('Count', 'size')])
         .assign(Count = lambda x: x.Count /len(dfs))
         .reset_index())

print (df1)
    Name  value     Count
0   four      9  0.666667
1    one     11  1.000000
2    six      1  0.333333
3  three      8  0.666667
4    two      5  0.333333