上述情况下，若数据大小不一，且有小数点后五位，该如何修改

如果数据大小不一致，且包含小数点后五位，你需要对正则表达式进行一些调整。这里我们可以使用`regex.finditer()`而不是一次性提取所有匹配的字符串，以便保留原数据的顺序。同时，为了处理不同长度的小数值，我们需要合并整数部分和小数部分，并考虑是否四舍五入到最接近的完整四位数。

以下是相应的修改代码：

import re
import pandas as pd
from decimal import Decimal

# 定义一个函数来处理每个单独的数字字符串
def process_number(s):
    num = Decimal(s)
    # 考虑小数点后五位
    int_part = str(int(num * 10**5))
    if '.' in s:  # 判断是否有小数部分
        float_part = num % 1 * 10**5
        int_part += '{:.0f}'.format(float_part)
    return int_part.zfill(4)  # 确保至少四位，不足补零

with open('input.txt', 'r') as f:
    data = f.read().replace('\n', '')

# 使用finditer找到所有匹配的数字字符串
numbers = [process_number(n.group()) for n in re.finditer(r'[-+]?\d*\.\d+|\d+', data)]

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame([numbers[i:i+4] for i in range(0, len(numbers), 4)], columns=['Column1', 'Column2', 'Column3', 'Column4'])

# 小数部分可能不再精确，例如：0.99999 -> 0.10000（四舍五入）
# 可以选择是否进行四舍五入或者保持原样

df.to_excel('output.xlsx', index=False)

这个版本的代码会逐个处理每个数字字符串，先判断是否有小数部分，然后再将其转换为完整的四位数形式。如果数据中确实存在小数点后超过四位的部分，四舍五入可能会造成精度损失，可以根据需求确定是否执行四舍五入。