我有一个数据框（df），每行有一年：
Jan Feb Mar Apr ... Aug Sep Oct Nov Dec
2021 0.852144 0.406946 0.067136 0.686585 ... 0.839023 0.803384 0.506883 0.829171 0.214810
2022 0.442388 0.296960 0.751213 0.690898 ... 0.701342 0.924836 0.534601 0.601725 0.673403
我想重新格式化，所以有一行按顺序排列所有月/年（如果 mmm yyyy 格式，每一行的索引），所以它看起来像：
0
Jan 2021 0.852144
Feb 2021 0.406945
Mar 2021 0.067136
Apr 2021 0.686585
... ...
Aug 2022 0.701342
Sep 2022 0.924836
Oct 2022 0.534601
Nov 2022 0.601725
Dec 2022 0.673403
我用过：
df = df.unstack().to_frame().T.sort_index(0,1).T
但我无法让索引为所有行正确格式化（希望每个行索引的 mmm yyyy - 目前只返回备用行的月份）
0
Jan 2021 0.852144
2022 0.442388
Feb 2021 0.406946
2022 0.296960
Mar 2021 0.067136
2022 0.751213
Apr 2021 0.686585
2022 0.690898
... ...
Aug 2021 0.839023
2022 0.701342
Sep 2021 0.803384
2022 0.924836
Oct 2021 0.506883
2022 0.534601
Nov 2021 0.829171
2022 0.601725
Dec 2021 0.214810
2022 0.673403
如果需要展平 MultiIndex，请使用Index.map，不需要转置排序：
df = df.unstack().to_frame()
df.index = df.index.map(lambda x: f'{x[0]} {x[1]}')
或使用DataFrame.melt：
df = df.melt(ignore_index=False, value_name=0)
df.index = df.pop('variable') + ' ' + df.index.astype(str)
print (df)
0
Jan 2021 0.852144
Jan 2022 0.442388
Feb 2021 0.406946
Feb 2022 0.296960
Mar 2021 0.067136
Mar 2022 0.751213
Apr 2021 0.686585
Apr 2022 0.690898
Aug 2021 0.839023
Aug 2022 0.701342
Sep 2021 0.803384
Sep 2022 0.924836
Oct 2021 0.506883
Oct 2022 0.534601
Nov 2021 0.829171
Nov 2022 0.601725
Dec 2021 0.214810
Dec 2022 0.673403
如果需要按日期时间排序对连接值进行排序，请使用DataFrame.sort_index参数key：
df = df.sort_index(key=lambda x: pd.to_datetime(x))
print (df)
0
Jan 2021 0.852144
Feb 2021 0.406946
Mar 2021 0.067136
Apr 2021 0.686585
Aug 2021 0.839023
Sep 2021 0.803384
Oct 2021 0.506883
Nov 2021 0.829171
Dec 2021 0.214810
Jan 2022 0.442388
Feb 2022 0.296960
Mar 2022 0.751213
Apr 2022 0.690898
Aug 2022 0.701342
Sep 2022 0.924836
Oct 2022 0.534601
Nov 2022 0.601725
Dec 2022 0.673403
相同的输出是DataFrame.stack：
df = df.stack().to_frame()
#swapped levels
df.index = df.index.map(lambda x: f'{x[1]} {x[0]}')
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