如何将DataFrame各列所有行按顺序追加到第一列下方合并为单列

问题背景 #

现有DataFrame所有单元格存储值均为字典类型，仅最后一列存在少量None值，4行4列的示例结构如下：

0                            1                       2                       3
{'id':10,'name':'Paul'}     {'id':10,'age':33}        {'id':10,'name':'Paul'} {'id':10,'name':'Paul'} 
{'id':10,'name':'Paul'}     {'id':10,'age':'Paul'}    {'id':10,'name':'Paul'} {'id':10,'name':'Paul'}
{'id':10,'name':'Paul'}     {'id':10,'name':'Paul'}   {'id':10,'name':'Paul'} {'id':10,'name':'Paul'}
{'id':10,'name':'Paul'}     {'id':10,'name':'Paul'}   {'id':10,'name':'Paul'} None

实际数据规模为500行7列，共约3500条记录，不同单元格的字典内容可重复可存在差异。

转换规则 #

按列顺序纵向拼接所有内容：先保留第0列全部行，再将第1列全部行追加到第0列末尾，后续每一列都按相同规则依次追加到已拼接内容的末尾，最终输出仅包含1列的DataFrame，所有原始值（包括None）完整保留。
预期输出结构参考：

0
{'id':10,'name':'Paul'}             
{'id':10,'name':'Paul'}         
{'id':10,'name':'Paul'}      
{'id':10,'name':'Paul'}     
{'id':10,'age':33} 
{'id':10,'age':'Paul'}
{'id':10,'name':'Paul'}
{'id':10,'name':'Paul'}
{'id':10,'name':'Paul'}
{'id':10,'name':'Paul'}
...
None

实现代码 #

采用numpy列优先展平逻辑实现，运行效率高，适配当前数据规模无性能压力：

import pandas as pd

# 将df替换为你实际使用的原始DataFrame变量名即可
result = pd.DataFrame(df.values.flatten(order='F'), columns=[0])

逻辑说明 #

• order='F'指定按列优先顺序展平二维数组，取值顺序完全匹配「先取完一列所有行，再取下一列」的需求
• 该方法不会修改原始单元格存储的值，字典、None都会原样保留
• 逐列循环concat的写法也可实现相同效果，但运行效率低于数组展平方案，不推荐在数据量更大的场景使用

内容的提问来源于stack exchange，提问作者pouchewar