En una data frame con columna fecha, ingreso, gasto, costo, utilidad. Seleccionar las columnas fecha e ingreso, fecha y gasto, fecha y costo, fecha y utilidad. Y concatenar verticalmente todo

Puedes utilizar la función `concat` de pandas para concatenar verticalmente las columnas seleccionadas. Aquí te muestro un ejemplo:

```python
import pandas as pd

# Crear un DataFrame de ejemplo
data = {
    'fecha': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'],
    'ingreso': [100, 200, 300],
    'gasto': [50, 75, 100],
    'costo': [20, 30, 40],
    'utilidad': [80, 170, 260]
}
df = pd.DataFrame(data)

# Seleccionar las columnas deseadas
df1 = df[['fecha', 'ingreso']]
df2 = df[['fecha', 'gasto']]
df3 = df[['fecha', 'costo']]
df4 = df[['fecha', 'utilidad']]

# Concatenar verticalmente las DataFrames
df_concat = pd.concat([df1, df2, df3, df4], ignore_index=True)

print(df_concat)
```

En este ejemplo, se crean cuatro DataFrames (`df1`, `df2`, `df3` y `df4`) cada uno con las columnas `fecha` y una de las otras columnas (`ingreso`, `gasto`, `costo` o `utilidad`). Luego, se utiliza la función `concat` para concatenar verticalmente estos DataFrames en un solo DataFrame (`df_concat`).

La opción `ignore_index=True` se utiliza para resetear el índice del DataFrame resultante.

El resultado será un DataFrame con las columnas `fecha`, `ingreso`, `gasto`, `costo` y `utilidad`, y con un índice que va desde 0 hasta la cantidad de filas del DataFrame original.

Si deseas evitar crear DataFrames intermedios, puedes utilizar la función `melt` de pandas para transformar el DataFrame original en un formato que se pueda concatenar fácilmente:

```python
import pandas as pd

# Crear un DataFrame de ejemplo
data = {
    'fecha': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'],
    'ingreso': [100, 200, 300],
    'gasto': [50, 75, 100],
    'costo': [20, 30, 40],
    'utilidad': [80, 170, 260]
}
df = pd.DataFrame(data)

# Utilizar melt para transformar el DataFrame
df_melt = pd.melt(df, id_vars='fecha', var_name='tipo', value_name='valor')

# Concatenar verticalmente las columnas
df_concat = df_melt[['fecha', 'tipo', 'valor']].copy()

# Renombrar las columnas
df_concat = df_concat.rename(columns={'tipo': 'columna', 'valor': 'valor'})

print(df_concat)
```

En este ejemplo, se utiliza la función `melt` para transformar el DataFrame original en un formato que tiene las columnas `fecha`, `tipo` y `valor`. Luego, se seleccionan las columnas `fecha`, `tipo` y `valor` y se renombran las columnas `tipo` y `valor` para obtener el resultado deseado.