将excel表格中的数据按步长为96，数据个数为1024个分割为多个数据样本，并将该样本按一列一列的存储到新的EXCEL表格中

以下是Python代码实现：

import pandas as pd

# 读取原始Excel表格中的数据
df = pd.read_excel("data.xlsx", header=None)

# 按步长96和数据个数1024分割数据
data = [df.iloc[i:i+96, j:j+1024].values.tolist() for i in range(0, df.shape[0], 96) for j in range(0, df.shape[1], 1024)]

# 将分割后的数据存储到新的Excel表格中
with pd.ExcelWriter("output.xlsx") as writer:
    for i in range(len(data)):
        # 将数据转换为DataFrame格式，并按列存储到Excel表格中
        df_new = pd.DataFrame(data[i])
        for j in range(df_new.shape[1]):
            df_new[[j]].to_excel(writer, sheet_name=f"Sample{i+1}", startcol=j, index=False, header=False)

解释：

首先使用Pandas的`read_excel()`函数读取原始Excel表格中的数据，并存储为DataFrame格式的对象`df`。

然后按照步长96和数据个数1024分割数据，使用列表推导式生成一个名为`data`的列表，其中每个元素是一个二维列表，表示一个数据样本。

最后，使用Pandas的`ExcelWriter`对象创建新的Excel表格，并按列存储每个数据样本，其中`sheet_name`参数表示新的工作表名称，`startcol`参数表示数据从哪一列开始存储，`index`和`header`参数均设置为`False`表示不存储行索引和列标题。