以下是一个按行重新格式化数据框架的解决方法的代码示例：

import pandas as pd

# 创建示例数据框架
data = {'Name': ['John', 'Marry', 'Jane'],
        'Age': [25, 30, 28],
        'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']}
df = pd.DataFrame(data)

# 按行重新格式化数据框架
df_formatted = pd.DataFrame(columns=['Category', 'Value'])
for index, row in df.iterrows():
    for column in df.columns:
        df_formatted = df_formatted.append({'Category': column, 'Value': row[column]}, ignore_index=True)

print(df_formatted)

这段代码首先创建了一个示例数据框架df。然后使用两层循环遍历df的每一行和每一列，将每个单元格的数据重新构建为一个新的数据框架df_formatted。最后打印出重新格式化后的数据框架df_formatted。

输出结果如下：

   Category         Value
0      Name          John
1       Age            25
2      City      New York
3      Name         Marry
4       Age            30
5      City   Los Angeles
6      Name          Jane
7       Age            28
8      City       Chicago

每个单元格的数据都被按行重新格式化成了一个新的数据框架，并按顺序添加到df_formatted中。