将多个csv读取为一个，并根据文件名添加新列

的实现方式可以使用Python编程语言和pandas库来完成。

答案：

1. 概念：CSV（Comma-Separated Values）是一种常用的文件格式，用于存储表格数据，每行表示一条记录，每个字段之间使用逗号进行分隔。将多个CSV文件读取为一个意味着将多个表格数据合并为一个大表格。
2. 分类：这个需求可以归类为数据处理和数据合并。
3. 优势：将多个CSV文件读取为一个可以简化数据处理和分析的过程，提高工作效率。通过在数据合并过程中添加新列，可以更好地标识每个数据来源，方便后续的分析和处理。
4. 应用场景：这个需求在很多数据处理和分析的场景中都会遇到。例如，在统计多个地区的销售数据时，可以将每个地区的销售数据存储为单独的CSV文件，然后通过合并这些文件来得到整体的销售数据。
5. 推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：在腾讯云中，可以使用云服务器（CVM）来进行数据处理和合并的操作。同时，可以使用云数据库（CDB）来存储和管理合并后的数据。详情请参考腾讯云官方文档：腾讯云产品文档

实现该需求的Python代码示例：

import pandas as pd
import os

# 存储所有CSV文件的文件夹路径
folder_path = "path/to/csv/files/"

# 读取文件夹中的所有CSV文件
csv_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.csv')]

# 创建一个空的DataFrame用于存储合并后的数据
merged_data = pd.DataFrame()

# 遍历每个CSV文件并合并数据
for file in csv_files:
    # 读取CSV文件
    file_path = os.path.join(folder_path, file)
    df = pd.read_csv(file_path)
    
    # 提取文件名作为新列名
    file_name = os.path.splitext(file)[0]
    df['file_name'] = file_name
    
    # 合并数据到总的DataFrame中
    merged_data = pd.concat([merged_data, df])

# 将合并后的数据保存为CSV文件
merged_data.to_csv("path/to/merged_data.csv", index=False)

这段代码使用pandas库来读取和处理CSV文件。首先，它遍历指定文件夹中的所有CSV文件，并将它们逐个读取为DataFrame对象。然后，提取文件名并将其作为新列添加到每个DataFrame中。最后，使用concat函数将所有DataFrame合并为一个大的DataFrame，并将合并后的数据保存为一个新的CSV文件。

希望以上内容能满足您的需求，如果有其他问题，请随时提问。