要根据累积字数合并文章并添加 MERGED 列，我们可以按以下步骤进行操作：

1. 遍历 WORD_COUNT 列，计算累积和。
2. 每次累积和超过 min_words 时，为每个文章组分配一个新的组号。
3. 将每组文章分配一个 MERGED 值。

以下是实现代码：

import pandas as pd

# 输入数据
df = pd.DataFrame([[  0,  6],
                   [  1,  10],
                   [  3,   5],
                   [  4,   7],
                   [  5,  26],
                   [  6,   7],
                   [  9,   4],
                   [ 10, 133],
                   [ 11,  42],
                   [ 12,   1]], columns=['ARTICLE', 'WORD_COUNT'])

# 设置最小字数
min_words = 20

# 初始化累积字数和组号
cumulative_sum = 0
merged_group = 0
merged_column = []

# 遍历每一行，计算累积字数并分配组号
for word_count in df['WORD_COUNT']:
    cumulative_sum += word_count
    if cumulative_sum >= min_words:
        merged_group += 1
        cumulative_sum = 0  # 重置累积字数
    merged_column.append(merged_group)

# 添加 'MERGED' 列
df['MERGED'] = merged_column

# 输出结果
print(df)

解释：

• cumulative_sum: 追踪当前的累计字数。
• merged_group: 每当累计字数达到或超过 min_words 时，我们增加一个新的组号，并重置 cumulative_sum。
• merged_column: 记录每个文章对应的 MERGED 值。

输出结果：

   ARTICLE  WORD_COUNT  MERGED
0        0           6       0
1        1          10       0
2        3           5       0
3        4           7       1
4        5          26       1
5        6           7       2
6        9           4       2
7       10         133       2
8       11          42       3
9       12           1       4

如您所见，文章根据累计字数合并，并正确地分配了 MERGED 列。