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将多列数据合并成一列的方法有多种，以下是其中的几种常见方法：

1. 使用 pandas 库的 concat() 函数：可以将多个列或多个数据集按列方向进行拼接。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
new_column = pd.concat([df['A'], df['B'], df['C']], ignore_index=True)

1. 使用 pandas 库的 melt() 函数：可以将多列数据按列融合成一列，并且可以保留其他列的数据。

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

1. 使用 numpy 库的 reshape() 函数：可以将多个列转换为一个一维数组。

import numpy as np
array = np.array([[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]])
new_column = array.reshape(-1)

1. 使用列表推导式：可以将多列数据逐个提取并合并到一个新的列表中。

df = [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]
new_column = [value for sublist in df for value in sublist]

这些方法可以根据具体需求灵活选择使用。

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