Python 如何合并散布数据的列？

我是python和pandas的新手，正在努力创建一个包含两个独立变量的pandas多索引：flow和head，这两个变量创建了一个dataframe，我有27个不同的设计点。它目前组织在一个数据框架中，每个变量有列，每个设计点有行

以下是我创建多重索引的方式：

flow = df.loc[0, ["Mass_Flow_Rate", "Mass_Flow_Rate.1", 
"Mass_Flow_Rate.2"]]
dp = df.loc[:,"Design Point"]

index = pd.MultiIndex.from_product([dp, flow], names= 
['DP','Flows'])

然后我创建了三列数据：

 df0 = df.loc[:,"Head2D"]
 df1 = df.loc[:,"Head2D.1"]
 df2 = df.loc[:,"Head2D.1"]

并希望将这些数据合并到一列数据中，以便我可以使用以下命令：

pc = pd.DataFrame(data, index=index)

使用具有相同索引的三列作为行（0-27），我希望将这些列合并到一个列中，这样数据就可以分散。如果我调用col1、col2和col3列，并在括号中表示索引，这样col1（0）表示coln1索引0，我希望数据如下所示：

col1(0)
col2(0)
col3(0)
col1(1)
col2(1)
col3(1)
col1(2)...

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这有点令人困惑。但我的理解是，你正试图这样做：

流量=df.loc[0，[“质量流量”，“质量流量.1”，
“质量流量率2”]]
dp=df.loc[：，“设计点”]
index=pd.MultiIndex.from_乘积（[dp，flow]，name=
['DP'，'Flows']）
df0=df.loc[：，“Head2D”]
df1=df.loc[：，“Head2D.1”]
df2=df.loc[：，“Head2D.1”]
数据=pd.concat[df0，df1，df2]
pc=pd.DataFrame（数据=数据，索引=索引）

大家好，欢迎来到StackOverflow。为了帮助你，如果你能向我们展示你的初始数据帧和你想要的结果，那就太好了欢迎来到这里，你的帖子有点让人困惑，看起来df1和df2是一样的，这是故意的吗？另外，数据是合并三列的结果吗？