在DataFrame中合并行并将值作为列添加

是指将两个或多个DataFrame按照行的维度进行合并，并将合并后的行作为新的列添加到原始DataFrame中。

在Pandas库中，可以使用concat()函数来实现DataFrame的行合并。具体步骤如下：

1. 导入Pandas库：import pandas as pd
2. 创建多个DataFrame，假设为df1、df2、df3。
3. 使用concat()函数进行合并，将待合并的DataFrame放入一个列表中作为参数：result = pd.concat([df1, df2, df3])
4. 设置ignore_index参数为True，可以重新生成索引以确保合并后的DataFrame有唯一的索引：result = pd.concat([df1, df2, df3], ignore_index=True)
5. 如果想在合并后的DataFrame中添加一个新的列，可以使用assign()函数，将合并结果赋值给新的列名：df_new = df.assign(new_col=result)

DataFrame合并行并将值作为列添加的优势是可以将多个DataFrame中的相关数据进行整合，从而更方便地进行分析和处理。该操作适用于以下场景：

1. 数据集的数据需要按行进行合并，形成更大规模的数据集。
2. 需要将不同时间或者不同数据源采集的数据进行整合。
3. 需要将多个数据集的共同字段进行合并，以便进行进一步的数据分析和可视化。

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