Pandas DataFrame型での複数列を１列にしたい


以下のようなDataFrame型のデータがあります。  
Pandas DataFrame型での複数列（fish,meet,vegetable）を１列にして、データ内容についても保持したいと考えております。

[code]

     date        member  total  fish  meet vegetable 
     2020/10/1   SATO    2000   600   600 　400
     2020/11/1   KATO    1500   600   400 　400
     2020/12/1   MITO    1800   600   600 　600
    
[/code]

date,member,totalは列で残し、fish,meet,vegetableの３列をまとめて【Grocery】という新規の列を作成したいと考えておりますが、stack等で試してもうまくいきません。  
よい方法があればご教示いただきたくよろしくお願いいたします

なお、Pythonのバージョンは3.9.1を使用しております。




> データ内容についても保持

する方法をいくつか例示します。

  1. fish列、meet列(meatの誤字でしょうか？)、vegetable列を合計して値を残す場合は単純にdfの列名で計算することができます。(サンプルコードの1を参照)
  2. 各列をstr.catで文字列として連結することができます。(サンプルコードの2を参照)
  3. 各列を配列化する関数を作成し、applyを使って各行に適用することで配列として保持することができます。(サンプルコードの3を参照)

なお[stack](https://pandas.pydata.org/pandas-
docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.stack.html)は行列の入替なので、今回お求めの目的とは異なるかもしれません。

**サンプルコード**

[code]

    import pandas as pd
    
    df = pd.DataFrame({
         'date': ['2020/10/1', '2020/11/1', '2020/12/1'],
         'member': ['SATO', 'KATO', 'MITO'],
         'total': [2000, 1500, 1800],
         'fish': [600, 600, 600], 
         'meet': [600, 400, 400],
         'vegetable': [400, 400, 600]
    })
    
    # 1.複数列の値を合計する
    df['Grocery'] = df['fish'] + df['meet'] + df['vegetable']
    
    # 2.複数列をハイフン区切りの文字列として連結する
    df['Grocery2'] = df['fish'].astype(str).str.cat([df['meet'].astype(str), df['vegetable'].astype(str)], sep='-')
    
    # 3.複数列を配列として保持する
    def to_list(x):
        return [x.loc['fish'], x.loc['meet'], x.loc['vegetable']]
    
    df['Grocery3'] = df.apply(to_list, axis=1)
    
    print(df)
    
    
[/code]

**実行結果**

[code]

            date member  total  fish  meet  vegetable  Grocery     Grocery2         Grocery3
    0  2020/10/1   SATO   2000   600   600        400     1600  600-600-400  [600, 600, 400]
    1  2020/11/1   KATO   1500   600   400        400     1400  600-400-400  [600, 400, 400]
    2  2020/12/1   MITO   1800   600   400        600     1600  600-400-600  [600, 400, 600]
    
[/code]

