如果你想保持这个顺序，那么我们可以把它分成3个部分，就像@mozway在他的回答中提到的那样
1.定义我们想要分组的列（如@mozway在他的回答中提到的）
1.查找第一个元素的索引（您可以向前一步查找最小的一个，因为列表不一定按照DataFrame排序）
1.将系列插入到 Dataframe 中我们生成的位置

cols = ['salary', 'department', 'other']

first_location = df.columns.get_loc(cols[0])
list_values = pd.Series(df[cols].values.tolist()) # converting values to one list
df.insert(loc=first_location, column='list', value=list_values) # inserting the Series in the desired location
df = df.drop(columns=cols) # dropping the columns we grouped together.
print(df)

结果是：

Name           list other
0   ben  [1000, A, 90]   abc
1  alex  [3000, B, 80]    gf
...

您可以将列切片并转换为list的list，然后转换为Series：

cols = ['salary', 'department', 'days']
out = (df.drop(columns=cols)
         .join(pd.Series(df[cols].to_numpy().tolist(), name='list', index=df.index))
      )

输出：

Name other           list
0   ben   abc  [1000, A, 90]
1  alex    gf  [3000, B, 80]
2  linn   jgj   [600, C, 55]
3  luke    gg  [5000, D, 88]