一种办法可以是：

样本数据

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'country': ['Afghanistan','Angola']}

data.update({k: np.random.rand() for k in range(1990,1993)})

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

       country      1990      1991      1992
0  Afghanistan  0.103589  0.950523  0.323925
1       Angola  0.103589  0.950523  0.323925

代码

res = (df.set_index('country')
       .unstack()
       .sort_index(level=1)
       .reset_index(drop=False)
       .rename(columns={'country': 'geo', 
                        'level_0': 'time', 
                        0: 'hdi_human_development_index'})
       )

print(res)

   time          geo  hdi_human_development_index
0  1990  Afghanistan                     0.103589
1  1991  Afghanistan                     0.950523
2  1992  Afghanistan                     0.323925
3  1990       Angola                     0.103589
4  1991       Angola                     0.950523
5  1992       Angola                     0.323925

说明

• 对列country使用df.set_index，并应用df.unstack将列名中的年份添加到索引中。
• 现在，我们在level=1上使用df.sort_index来获取按字母顺序排列的国家。
• 最后，我们使用df.reset_index（drop参数设置为False）将索引作为列取回，并链接df.rename以定制列名。