我想根据excel中的一列数据，每16个为一组，从竖着的16个转置为横着的16个，用python该怎么搞

在Python中，你可以使用pandas库来实现这一需求。假设你有一个DataFrame，其中某一列`data_column`是你想要处理的1D数据序列，你可以按照下面的步骤操作：

import pandas as pd

# 假设df是一个DataFrame，data_column是你想要操作的那一列
data = df['data_column']

# 将数据拆分为每16个元素一组
chunks = [data[i:i+16] for i in range(0, len(data), 16)]

# 把每个chunk转置成一行
transposed_chunks = [chunk.T for chunk in chunks]

# 合并所有转置后的数据成一个新的DataFrame，如果需要的话
result_df = pd.concat(transposed_chunks, axis=1)

# 或者直接把list of lists存成csv文件，每一行代表一个16元组
result_df.to_csv('output.csv', header=False, index=False)

这会创建一个新DataFrame，其中每一行有16个元素，按列排列。如果你不需要DataFrame，可以直接用列表存储转置后的数据。

相关问题

我想把excel中第一列的数字每16个为一组，转置为横着排列的一组，第一组放在第一行占据16个单元格第二组放在第二行，用python怎么做

要在Python中将Excel的第一列数字按照每16个元素分组并转置，你可以使用pandas库。下面是一个示例步骤：

首先，确保安装了pandas和openpyxl库（如果还没安装，可以使用pip install pandas openpyxl命令）。然后，你可以按以下代码进行操作：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
# 假设文件名为'data.xlsx'，且数据位于第一个工作表（Sheet1）
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 提取第一列
column_data = df.iloc[:, 0]

# 分组并转换为二维数组
groups = column_data.groupby(column_data.index // 16).apply(list).values.tolist()

# 创建一个新的DataFrame，每一组作为一行
reshaped_df = pd.DataFrame(groups)

# 将DataFrame转置，并调整行数以适应16个元素一组
final_df = reshaped_df.transpose().iloc[:len(reshaped_df), :16]

# 如果需要保存新的Excel文件
final_df.to_excel('output.xlsx', index=False)

这段代码会创建一个新的Excel文件（output.xlsx），其中的数据每16行1列。

我想把excel中第一列的数字每16个转置为横着排列的一行，用python怎么做，数据量很大

在Python中，你可以使用pandas库来处理Excel文件中的大量数据。首先，你需要读取Excel文件，然后对第一列进行分组，每16个数字一组进行堆叠，最后再保存回新的Excel文件。以下是基本的步骤：

import pandas as pd

# 1. 读取Excel文件
df = pd.read_excel('input.xlsx')

# 2. 确保第一列为数值类型，并查看数据前几行了解结构
if df.columns[0].dtype != 'int64':
    df.iloc[:, 0] = df.iloc[:, 0].astype(int)

# 3. 每16个数字分组并转置
grouped = df.iloc[:, 0].groupby(df.iloc[:, 0].apply(lambda x: x // 16)).apply(list).unstack(fill_value=0)

# 4. 将结果存储在一个新DataFrame中，注意可能会有缺失的行，所以设置fill_value
result = pd.DataFrame(grouped.values, columns=range(1, grouped.size + 1), index=grouped.index)

# 5. 写入新的Excel文件
result.to_excel('output.xlsx', index=False)

这段代码会将原数据的第一列按照每16个数字进行分组，然后每一组形成一个新的行。如果你的数据量非常大，建议考虑分批处理，或者使用内存优化的方式，比如使用dask库来处理大数据。