Python 熊猫：如何在单个数据帧中合并包含相同名称的列？

我有一个从excel文件中提取的数据框，我已将其处理为以下形式（有多行，但这是为了使我的问题尽可能清楚）：

如您所见，列名重复出现。我希望将此数据帧合并为如下所示：

        |A|B|C|
index 0: 1 2 3 
index 1: 4 5 6

---

我曾尝试使用melt函数，但迄今为止没有任何成功。

如果A列重复3次，C列重复0次，会怎么样？或者每个列是否会像您的示例一样重复一次？在我的特定用例中，每个唯一的数据列名称总是重复相同的次数，通常只重复两次。所以我认为来自@Ferran的答案应该总是有效的。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1,2,3,4,5,6]], columns = ['A', 'B','C','A', 'B','C'])
df
       A  B  C  A  B  C
    0  1  2  3  4  5  6
pd.concat(x for _, x in df.groupby(df.columns.duplicated(), axis=1))
       A  B  C
    0  1  2  3
    0  4  5  6

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1,2,3,4,5,6]], columns = ['A', 'B','C','A', 'B','C'])
df
       A  B  C  A  B  C
    0  1  2  3  4  5  6
pd.concat(x for _, x in df.groupby(df.columns.duplicated(), axis=1))
       A  B  C
    0  1  2  3
    0  4  5  6