dataframe 把所有列合并为一列

在Python的pandas库中，可以使用DataFrame中的concat()、join()或merge()函数来合并指定的列。如果想要将所有的列合并为一列，则可以使用DataFrame中的melt()函数。

melt()函数的语法如下所示：

df.melt(id_vars=None, value_vars=None, var_name=None, value_name='value', col_level=None)

其中，id_vars参数用于指定需要保留的列，value_vars参数用于指定需要合并的列，var_name参数用于指定合并后的列名，value_name参数用于指定合并后的数值列名。如果不指定id_vars和value_vars参数，则默认将所有的列都进行合并操作。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': [4, 5, 6],
        'C': [7, 8, 9]}

df = pd.DataFrame(data)

df_melted = pd.melt(df, value_vars=df.columns)

print(df_melted)

这个示例代码中，首先定义了一个包含三列数据的DataFrame。然后，使用melt()函数将所有的列合并为一列，并将合并后的列名指定为variable，数值列名指定为value。最后，将合并后的结果打印输出。

运行以上代码后，输出结果如下：

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

可以看到，所有的列已经被合并到了一个新的DataFrame中，并且每一行包含了原来的数据以及对应的列名。