数据框上线两行相处后形成新的数据框，将新数据框的一列赋值给一个参数

在Python的数据分析库pandas中，如果你有两个DataFrame对象（可以想象成表格），通过某种操作（如合并、追加或连接），它们可能会结合成一个新的DataFrame。例如，你可以使用`pd.concat()`函数或者`append()`方法将这两行数据添加到一个新的DataFrame。

假设我们有DataFrame `df1` 和 `df2`，并想将 `df2` 的某一列（比如`column_name`）的内容添加到一个新的变量 `combined_df` 中，可以这样做：

# 假设 df1 和 df2 已经定义好
combined_df = pd.DataFrame()  # 创建一个空的数据框
combined_df['new_column'] = df2['column_name']  # 将 df2 的 'column_name' 列复制到 combined_df

# 或者如果两个DataFrame有相同的列名，可以直接合并
combined_df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)  # 合并并忽略索引
combined_df['column_name'] = combined_df['column_name']  # 如果需要保留，这里再次指定列名

#