如何在python中将特定范围的列展平为一列？

我有一个维度为214行972列的数据表

我想每108列取一列，然后平铺成一列

那么输出表的维度将是23112（=214*108）行和9列。

我尝试了

pd.concat

和

pd.flatte

等等，但我只能将表中的所有列展平为一列

简单地说，下面是玩具桌。每两列拾取一列，并将其展平为一列。所以我想重塑；[5*6]至[10*3]

a  b  c  d  e  f 
g  h  i  j  k  l
m  n  o  p  q  r 
s  t  u  v  w  x
y  z  1  2  3  4 

这将转换为

a  c  e
g  i  k
m  o  q
s  u  w
y  1  3
b  d  f
h  j  l
n  p  r
t  v  x
z  2  4

我对python真的很陌生，太难理解了，， 谢谢你的帮助

IIUC：

print (pd.concat([pd.DataFrame(df.iloc[:,::2].values),
                  pd.DataFrame(df.iloc[:,1::2].values)])
       .reset_index(drop=True))

或用数字n的列表进行概括：

n=2
print (pd.concat([pd.DataFrame(df.iloc[:,i::n].values) for i in range(n)])
       .reset_index(drop=True))

   0  1  2
0  a  c  e
1  g  i  k
2  m  o  q
3  s  u  w
4  y  1  3
5  b  d  f
6  h  j  l
7  n  p  r
8  t  v  x
9  z  2  4

您还可以使用：

甚至不使用类似Fortran的索引顺序进行重塑

---

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使用列表理解，可以在一行中完成：

cols_to_flatten = 2 #change this as per your requirement
pd.concat([pd.concat([df[col] for col in df.columns[i:i+cols_to_flatten]], ignore_index=True) for i in range(0, df.shape[1], cols_to_flatten)], axis=1)

---

在阅读其他人对你问题的回答之前，我会这样做：

将熊猫作为pd导入
def concat_every（帧，每个）：
frame=frame.copy（）
新建_df=pd.DataFrame(
columns=范围（len（frame.columns）//每个）
)
对于新_df.列中的c：
col=frame.columns
new_df[c]=pd.concat(
[frame.pop（col[i]）表示范围内的i（every）]，
忽略索引=真
)
返回新的_df
df=pd.DataFrame({
0:[a'、'g'、'm'、's'、'y']，
1:[b'、'h'、'n'、't'、'z']，
2:[c'，'i'，'o'，'u'，1]，
3:[d'，'j'，'p'，'v'，2]，
4:[e'，'k'，'q'，'w'，3]，
5:[f'，'l'，'r'，'x'，4]，
})
df1=每（df，2）个混凝土
打印（df）
打印（df1）

pd.DataFrame(np.reshape(df.to_numpy(),(df.shape[0]*n,df.shape[1]//n),order='F'))

   0  1  2
0  a  c  e
1  g  i  k
2  m  o  q
3  s  u  w
4  y  1  3
5  b  d  f
6  h  j  l
7  n  p  r
8  t  v  x
9  z  2  4

cols_to_flatten = 2 #change this as per your requirement
pd.concat([pd.concat([df[col] for col in df.columns[i:i+cols_to_flatten]], ignore_index=True) for i in range(0, df.shape[1], cols_to_flatten)], axis=1)