要将连续时间轴的每日数据按月排序，可以使用Pandas库进行操作。以下是一个示例代码，展示了如何使用Pandas对时间序列数据进行排序和转换：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'date': ['2022-06-01', '2022-07-01', '2022-08-01', '2022-09-01', '2022-10-01', '2022-11-01', '2022-12-01', '2023-01-01', '2023-02-01', '2023-03-01', '2023-04-01', '2023-05-01'],
        'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将日期列转换为日期时间类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 将日期列设置为索引
df.set_index('date', inplace=True)

# 按照月份重新排序数据
df = df.sort_index()

# 输出结果
print(df)

输出结果为：

            value
date             
2022-06-01      1
2022-07-01      2
2022-08-01      3
2022-09-01      4
2022-10-01      5
2022-11-01      6
2022-12-01      7
2023-01-01      8
2023-02-01      9
2023-03-01     10
2023-04-01     11
2023-05-01     12

在这个示例中，首先使用pd.to_datetime函数将日期列转换为日期时间类型。然后，使用set_index函数将日期列设置为数据框的索引。最后，使用sort_index函数按照日期进行排序。