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###回答1：好的信息流代运营平台排行榜最新，下面是我给你写的代码，可以合并十个大陆排行榜csv数据，并统计每首歌出现的次数： ``` as os# 获取CSV文件名列表 = ( os.("data"))[:10]# 将所有 CSV 文件合并为一个 = pd.([pd.(os.path.join("data", file)) for file in ])# 统计 的出现次数每首歌曲出现的次数信息流代运营平台排行榜最新，按照出现次数从大到小排序 = df["歌曲名称"].().()。 = ["歌曲名称", "出现次数"] = .("出现次数", =False) .(drop=True)# 打印前十名歌曲信息 print("排名\t出现次数\歌曲名称" )for i, row in .head(10).():print("{}\t{ }\t{}".(i+1, row["出现次数"], row["歌曲名称" ]))```请将大陆海图的十个CSV文件放入名为“data”的文件夹中信息流代运营平台排行榜最新，并将文件命名为“1.csv”至“10.csv”。
请运行上面的代码，您将得到一个包含每首歌曲出现次数的列表信息流代运营平台排行榜最新，按出现次数从大到小排序，并打印前十首歌曲。 ### 答案 2：当然！ 下面是合并十个大陆排行榜的CSV数据并统计每首歌出现次数的代码： ``` as glob# 获取所有CSV文件名 = glob.glob('*.csv ')# 合并所有CSV data dfs = []for in :df = pd.()dfs.(df) = pd.(dfs)# 统计每首歌曲出现的次数 = ['song'].().(). = ['歌曲', '出现次数']# 根据出现次数排序 = .(by='出现次数', =False)# 打印出现次数的排名 print()# 将结果保存到 CSV file.('歌曲出现次数'次数排名.csv', index=False)```这段代码假设当前目录下有十个大陆排行榜的CSV数据文件，每个文件有一列名为“歌曲”。
它将所有 CSV 数据文件合并为一个信息流代运营平台排行榜最新，并统计每首歌曲的出现次数。 最后久企达网络科技，它打印出现排名并将结果保存到名为“Song .csv”的文件中。 您可以根据实际情况修改代码中的文件名和列名。 另外，请确保您已安装运行此代码的库。 ###答案3：合并十个大陆排行榜的csv数据并统计每首歌出现次数的代码如下： ``` as glob# 获取所有csv文件路径 = glob.glob("path/* .csv")# 合并csv数据 df = pd.((pd.(file) for file in ))# 统计每首歌曲出现的次数 = df['song'].().(). = ['song', '出现次数'] # 按出现次数排序 = .(by='出现次数', =False)# 输出按出现次数排序的结果 print()```请将上述代码中的`path`替换为您存储的十个大陆列表的csv数据文件夹路径，并使用适当的环境来运行代码。 代码会合并所有csv文件的数据，统计每首歌曲的出现次数，并根据出现次数进行排名。 最后输出按照出现次数排序的结果。
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