一、笨办法：循环拼接

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'user_id':['A','B','C','D','E'],
                   'v0':['high','tall','high','one','two'],
                   'v1':np.random.rand(5),
                   'v2':np.random.rand(5),
                   'v3':np.random.rand(5),
                   'v4':np.random.rand(5),
                   'v5':np.random.rand(5)})

# 列数                                                             
num_columns = df.columns.shape[0]
# 列值
col_names = df.columns.values.tolist()
# 添加一列
df.loc[:, 'merged'] = ''
# 循环合并
for i in range(num_columns):
    print('Concat:', col_names[i])
    df.loc[:, 'merged'] = df.loc[:, 'merged'] + ' - ' + df[col_names[i]].astype(str)

二、次方法：str.join合并

# 数据字段需要先转换为字符类型
# 合并部分字段
df['concat'] = pd.Series(df[['user_id','v0','v1']].astype(str).fillna('').values.tolist()).str.join('')

# 合并全部字段
df['concat2'] = pd.Series(df.astype(str).fillna('').values.tolist()).str.join('')

三、再方法：apply循环

df['new'] = df.astype(str).apply('//'.join, axis=1)

四、快方法：sum求和

df['new'] = df.astype(str).values.sum(axis=1)

五、实际应用

# 合并v1-v10
result['final'] = pd.Series(result[['v'+str(x+1) for x in range(10)]].fillna('').values.tolist()).str.join('//')

# 筛选字段
result = result.filter(items=['id', 'final'])

参考链接：连接pandas数据框中的所有列