在Python中，可以使用pandas库来实现按单列合并数据的操作。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
df2 = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6], 'B': ['d', 'e', 'f']})

# 按照列'A'合并DataFrame
merged_df = pd.concat([df1['A'], df2['A']], axis=0)

print(merged_df)

输出结果为：

0    1
1    2
2    3
0    4
1    5
2    6
Name: A, dtype: int64

在上述示例中，我们首先创建了两个DataFrame对象df1和df2，每个DataFrame包含两列'A'和'B'。然后，我们使用pd.concat()函数将两个DataFrame中的列'A'合并成一个新的Series对象merged_df，并指定axis=0参数来按行堆叠数据。

需要注意的是，这种合并方式会将原来两个DataFrame中的索引保留在合并结果中，如果需要重新生成索引，可以使用reset_index()函数。