在pandas数据框中添加一列，其中A、B、C重复

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要在pandas数据框中添加一列，可以使用df['新列名'] = 值的方式进行操作。对于A、B、C重复的情况，可以使用np.tile()函数来生成重复的值，然后将其赋给新列。

下面是完善且全面的答案：

在pandas数据框中添加一列，其中A、B、C重复的步骤如下：

1. 导入必要的库：

import pandas as pd
import numpy as np

1. 创建一个示例数据框：

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

1. 使用np.tile()函数生成重复的值：

repeated_values = np.tile(['A', 'B', 'C'], len(df) // 3 + 1)[:len(df)]

这里使用len(df) // 3 + 1来确定重复的次数，然后使用切片操作[:len(df)]截取与数据框长度相同的部分。

1. 将生成的重复值赋给新列：

df['D'] = repeated_values

最终的数据框将会是：

   A  B  C  D
0  1  4  7  A
1  2  5  8  B
2  3  6  9  C

这样就成功在pandas数据框中添加了一列，其中A、B、C重复。