导入多个CSV文件并添加文件名和行

首先，导入多个CSV文件并添加文件名和行是一个数据处理的任务，可以通过编程来实现。以下是一个可能的解决方案：

首先，需要选择一个适合的编程语言和相应的库来处理CSV文件。常见的编程语言包括Python、Java、C#等，而Python的pandas库在处理CSV文件方面非常强大和方便。
使用pandas库，可以使用read_csv函数来读取CSV文件，并将其存储为DataFrame对象。可以使用glob库来获取指定文件夹下的所有CSV文件路径。
遍历每个CSV文件路径，使用read_csv函数读取文件，并将其存储为DataFrame对象。可以通过设置参数来指定CSV文件的分隔符、编码等。
在读取每个CSV文件后，可以使用pandas的concat函数将它们合并为一个大的DataFrame对象。可以使用ignore_index参数来重新索引合并后的DataFrame。
在合并后的DataFrame中，可以使用insert函数或assign函数来添加文件名和行号列。文件名可以从文件路径中提取，行号可以通过reset_index函数生成。
最后，可以使用to_csv函数将合并后的DataFrame保存为一个新的CSV文件。

这是一个基本的解决方案框架，具体的实现细节和代码可能因编程语言和具体需求而有所不同。以下是一个使用Python和pandas库的示例代码：

import pandas as pd
import glob

# 获取指定文件夹下的所有CSV文件路径
csv_files = glob.glob('/path/to/csv/files/*.csv')

# 创建一个空的DataFrame对象
merged_df = pd.DataFrame()

# 遍历每个CSV文件路径
for file in csv_files:
    # 读取CSV文件并存储为DataFrame对象
    df = pd.read_csv(file)
    
    # 提取文件名
    filename = file.split('/')[-1]
    
    # 添加文件名列
    df.insert(0, 'Filename', filename)
    
    # 添加行号列
    df = df.reset_index().rename(columns={'index': 'Row'})
    
    # 合并DataFrame
    merged_df = pd.concat([merged_df, df], ignore_index=True)

# 保存合并后的DataFrame为新的CSV文件
merged_df.to_csv('/path/to/output/merged.csv', index=False)

在这个示例代码中，我们使用了Python的glob库来获取指定文件夹下的所有CSV文件路径。然后，我们遍历每个CSV文件路径，使用pandas的read_csv函数读取文件并存储为DataFrame对象。接下来，我们提取文件名并添加文件名列，使用reset_index函数生成行号列，并使用concat函数将每个DataFrame对象合并为一个大的DataFrame对象。最后，我们使用to_csv函数将合并后的DataFrame保存为一个新的CSV文件。

对于这个任务，腾讯云没有特定的产品或服务与之直接相关。然而，腾讯云提供了一系列云计算、存储和数据处理相关的产品和服务，如云服务器、对象存储、云数据库等，可以根据具体需求选择合适的产品和服务来支持数据处理任务。

请注意，以上代码仅为示例，具体的实现细节和代码可能因编程语言和具体需求而有所不同。