对于面板数据，行为时间序列，列为多个股票代码，将多列合并成1列，行一级标签仍为时间序列，二级标签为股票代码，请问如何实现

要将多列合并成一列，行一级标签为时间序列，二级标签为股票代码，可以使用 Pandas 库中的 `melt()` 函数。`melt()` 函数可以将多列转换为一列，并保留指定的标签列。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
df = pd.DataFrame({
    'date': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'],
    'stock1': [10, 20, 30],
    'stock2': [15, 25, 35],
    'stock3': [12, 22, 32]
})

# 使用melt()函数将多列合并成一列
melted_df = df.melt(id_vars='date', var_name='stock_code', value_name='stock_price')

print(melted_df)

在上面的代码中，`df` 是包含面板数据的数据框，其中 `date` 列为时间序列，`stock1`、`stock2`、`stock3` 列为不同股票代码的数据。通过调用 `melt()` 函数，并指定 `id_vars='date'`，`var_name='stock_code'`，`value_name='stock_price'`，将多列合并成一列。结果存储在 `melted_df` 数据框中。

输出结果如下所示：

         date stock_code  stock_price
0  2022-01-01     stock1           10
1  2022-01-02     stock1           20
2  2022-01-03     stock1           30
3  2022-01-01     stock2           15
4  2022-01-02     stock2           25
5  2022-01-03     stock2           35
6  2022-01-01     stock3           12
7  2022-01-02     stock3           22
8  2022-01-03     stock3           32

在结果中，每一行代表一个时间点的一个股票代码和对应的股票价格。`stock_code` 列是二级标签，存储了股票代码。