在Python中，合并数据列的方法有很多，这里介绍几种常见的方法：
1. 使用`pandas`库的`concat`函数：
import pandas as pd创建一个DataFramedf = pd.DataFrame（{'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}）使用concat函数合并列new_column = pd.concat（[df['A'], df['B'], df['C']], axis=1, ignore_index=True）print（new_column）
2. 使用`pandas`库的`melt`函数：
import pandas as pd创建一个DataFramedf = pd.DataFrame（{'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}）使用melt函数合并列new_column = pd.melt（df）['value']print（new_column）
3. 使用`numpy`库的`reshape`函数：
import numpy as np创建一个NumPy数组array = np.array（[[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]）使用reshape函数合并列new_column = array.reshape（-1）print（new_column）
4. 使用列表推导式：
创建一个列表df = [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]使用列表推导式合并列new_column = [item for sublist in df for item in sublist]print（new_column）
以上方法可以帮助你按列合并数据。如果你需要合并多个文件，可以使用`pandas`的`merge`函数。