您可以使用Pandas系列的附加功能。假设您不关心索引，这将起作用：

df['price1'].append(df['price2'])

一种优雅的方式是：

import pandas as pd

x = pd.DataFrame({'price1': [4, 3, 2],
                  'price2': [1, 5, 6]})

final = pd.DataFrame({'price': x['price1'].to_list() + x['price2'].to_list()})

您只能使用包含单词price的列，使用 filter(like='price') ，然后 stack() ，最后，将该列重命名为“price”：

df.filter(like='price').stack().reset_index()[[0]].rename(columns={0: 'price'})

与之类似的方法 pd.concat() :

pd.concat([df['price1'],df['price2']],axis=0).to_frame().rename(columns={0: 'price'})

两者都有回报：

price
0      1
1      3
2      2
3      4