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。
```python
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)
```
2. 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。
```python
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']
```
3. 使用numpy库的reshape()函数：可以将多个列转换为一个一维数组。
```python
import numpy as np
array = np.array([[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]])
new_column = array.reshape(-1)
```
4. 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。
```python
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。
