在pandas中，如何将一些数据帧连接起来，以获得带有跟踪原始数据帧的附加列的单个数据帧？

在pandas中，可以使用concat函数将多个数据帧连接起来，以获得带有跟踪原始数据帧的附加列的单个数据帧。concat函数的语法如下：

result = pd.concat([df1, df2, df3], axis=1)

其中，df1, df2, df3为要连接的数据帧，axis=1表示按列连接。如果要按行连接，可以将axis参数设置为0。

连接后的结果数据帧result将包含原始数据帧的所有行和列，其中附加列会被添加到右侧（或下方，取决于axis的设置）。

此外，如果想要对连接的数据帧进行重新索引，可以通过ignore_index=True参数来实现。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据帧
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})
df3 = pd.DataFrame({'E': [13, 14, 15], 'F': [16, 17, 18]})

# 连接数据帧
result = pd.concat([df1, df2, df3], axis=1)

# 输出结果
print(result)

这里是连接多个数据帧的示例，结果会打印出连接后的单个数据帧。根据实际情况，可以调整数据帧的列名、行索引等。

希望对你有所帮助！