根据“buildings”的层数（“buildings_attrs.xls”已指定）和层高（假设均为3米/层），请将二维数据转为三维数据，并输出

在Python中，我们可以使用pandas库读取Excel文件并处理这种转换。首先，你需要安装pandas，如果尚未安装，可以使用pip安装：

pip install pandas

然后，你可以按照以下步骤操作：

1. 导入所需的库：

import pandas as pd

2. 读取Excel文件并加载数据：

df = pd.read_excel('buildings_attrs.xls')

3. 确保数据中有表示层数和每层高度的信息。通常，这可能是两个单独的列，如"levels"和"height_per_floor"。
4. 创建一个三维数组。由于我们需要每个楼层的高度，我们可以通过层数乘以每层高度来实现：

# 假设"levels"列是层数，"height_per_floor"列是层高
data_3d = df['levels'].values * df['height_per_floor']

5. 将这个数组转化为三维数据（这里假设每一行对应一个独立的建筑，所以长度是建筑物的数量）。如果你的数据有不同的形状，可能需要调整维度：

# 如果数据已经按建筑排序，可以直接用DataFrame索引来形成三维数组
data_3d = data_3d.reshape(len(df), -1, 3)  # 假设每个建筑有三个维度

# 或者，如果没有特定顺序，先按建筑物分组再应用上述操作
data_3d_grouped = df.groupby('building_id').apply(lambda x: x['levels'] * x['height_per_floor']).reset_index(drop=True)
data_3d_grouped = data_3d_grouped.values.reshape(-1, len(data_3d_grouped.iloc[0]), 3)

6. 输出结果。注意三维数组通常是numpy数组，可能需要进一步转换为其他格式（如list of lists）以便打印：

print(data_3d[:3])  # 打印前几个建筑的三维数据