首先读取zsgk4-T.rpt文件中的每一列数据，直到读完所有列的数据，之后将读取的数据按照顺序逐列转入名为1x.xlsx的表格中

在Python环境下，你可以使用pandas库来处理这种任务。首先，确保安装了`openpyxl`和`pandas`库，如果没有，可以使用下面的命令安装：

pip install pandas openpyxl

然后，你可以通过以下步骤实现这个功能：

1. 使用`read_excel`函数打开并读取`zsgk4-T.rpt`文件，如果该文件不是Excel而是其他格式（如.csv或.txt），则需要使用`read_csv`或`read_fwf`等函数，具体取决于文件的实际格式。

import pandas as pd

# 如果是CSV文件
# df_rpt = pd.read_csv('zsgk4-T.rpt', sep=' ', header=None)  # 假设文件是以空格分隔

# 如果是文本文件或其他格式，需要明确指定分隔符或解析规则
# df_rpt = pd.read_fwf('zsgk4-T.rpt')  # 或者根据文件格式自行调整

# 如果是Excel文件
df_rpt = pd.read_excel('zsgk4-T.rpt')

2. 确定`df_rpt`的列数，并创建一个新的Excel writer对象准备写入数据：

writer = pd.ExcelWriter('1x.xlsx', engine='openpyxl')  # 使用openpyxl引擎

3. 循环遍历每列数据，将其添加到新的Excel工作簿中对应位置：

for i in range(df_rpt.shape[1]):  # shape[1]获取列数
    df_rpt.iloc[:, i].to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False, startrow=len(writer.sheets['Sheet1'].rows))  # 写入第一张表
    # 如果有多个sheet，可以添加新的sheet并指定sheet_name
    # writer.book.create_sheet(f'Sheet{i+1}')  # 创建新sheet
    # df_rpt.iloc[:, i].to_excel(writer, sheet_name=f'Sheet{i+1}', ...)

# 保存整个workbook
writer.save()

请注意，上述代码假设你的数据不需要重命名或格式化，如果需要对数据进行预处理，可以在循环内部进行相应操作。最后的`startrow`参数用于跳过前导行（如有标题行）。如果你的文件有多个sheet，记得处理新增sheet的操作。