如何将(20,500000)的DataFrame转换为按模型顺序堆叠的单列DataFrame

我有一个20行、500000列的DataFrame，每行对应一个包含500000个数值的唯一模型（共20个模型）。需要将其转换为仅含一列values的DataFrame，且行按模型顺序堆叠——前500000行对应第一个模型的所有数值，后续依次对应其他模型。尝试过pd.melt()但无法满足按模型顺序排列的需求。

使用df.stack()可以实现需求，该方法会按原DataFrame的行顺序，依次将每一行的所有列值堆叠起来，完全匹配模型顺序的要求。

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建示例DataFrame（模拟20个模型，每个模型500000个数值）
my_df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(20, 500000)))

# 原尝试的pd.melt()不符合需求，已注释
# reshaped_my_df = pd.melt(my_df)

# 执行堆叠操作并重置索引
df_stacked = my_df.stack().reset_index()

# 进一步处理得到仅含'values'列的最终DataFrame
df_final = df_stacked.drop(['level_0', 'level_1'], axis=1).rename(columns={0: 'values'})

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jam_pyt