如何重新排列python数据框中的行和列？

5000行192列的数据帧

我想将我的数据帧大小（m行和n列）（m=5000和n=192）更改为n/3行（64行）和m*5000列（15000列）

现有数据帧

0 A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9.....A192
1 B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 B9.....B192
.
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5000 192 X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9.....X192

0 A1 A2 A3 B1 B2 B3.....X1 X2 X3
1 A4 A5 A6 B4 B5 B6.....X4 X5 X6
2 A7 A8 A9 B7 B8 B9.....X7 X8 X9
.
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64 A190 A191 A192 B190 B191 B192.....X190 X191 X192

所需数据帧

0 A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9.....A192
1 B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 B9.....B192
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5000 192 X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9.....X192

0 A1 A2 A3 B1 B2 B3.....X1 X2 X3
1 A4 A5 A6 B4 B5 B6.....X4 X5 X6
2 A7 A8 A9 B7 B8 B9.....X7 X8 X9
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64 A190 A191 A192 B190 B191 B192.....X190 X191 X192

IIUC，可以使用循环

pd.DataFrame([df.iloc[:, e:e+3].values.flatten() for e in range(0, 192, 3)])

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我将使用

groupby

pd.DataFrame([y.values.ravel()for x , y in df.groupby(np.arange(df.shape[1])//3,axis=1)])

你可以试试：

df=pd.DataFrame（np.array（[x.ravel（）表示np.split中的x）（df.values，
df.shape[1]//3，轴=1）]）

我对它进行了测试，它对我来说很好，尽管我不确定你所说的dfzperfect是什么意思。效果很好：）