Вставьте команду SQL с Датой и временем в Доступе MS

Я уверен, что есть более эффективный способ сделать это, поскольку мой метод включает два цикла for, но это быстрый и грязный способ преобразования данных так, как вы ищете:

# df is your initial dataframe
df = pd.DataFrame({"A": [1,1,1],
                   "B": [2,2,2],
                   "C": [3,3,3]}, 
                   index=["A","B","C"])

#long_rows will store the data we need for the new df
long_rows = []

# loop through each row 
for i in range(len(df)):

    #loop through each column
    for j in range(len(df.columns)):

        ind = list(df.index.values)[i]
        col = list(df.columns.values)[j]
        val = df.iloc[i,j]
        row = [ind, col, i+1, j+1, val]
        long_rows.append(row)

new_df = pd.DataFrame(long_rows, columns=["Col1", "Col2", "Row1", "Row2", "Value"])

new_df
    Col1    Col2    Row1    Row2    Value
0   A       A       1       1       1
1   A       B       1       2       2
2   A       C       1       3       3
3   B       A       2       1       1
4   B       B       2       2       2
5   B       C       2       3       3
6   C       A       3       1       1
7   C       B       3       2       2
8   C       C       3       3       3