Python 按行数将行堆叠到列中的函数？

假设我有异构数据帧：

     a  b  c  d
1    1  2  3  4
2    5  6  7  8 
3    9  10 11 12
4    13 14 15 16

我想像这样堆叠行：

     a         b          c          d
1    1,5,8,13  2,6,10,14  3,7,11,15  4,8,12,16

等等

grouby等的所有引用似乎都需要一些分组功能，我只想将x行放入列中，而不管它们的内容如何。每一行都有一个时间戳，我希望通过样本计数对值进行分组，因此我希望有一行包含x个样本行的所有值作为列

我应该得到一个数据帧，它具有x*原始列数和原始行数/x

---

我肯定这里缺少一些简单的方法，没有一系列循环等，如果需要将所有值连接到字符串，请使用：

df1 = df.astype(str).agg(','.join).to_frame().T
print (df1)
          a          b          c          d
0  1,5,9,13  2,6,10,14  3,7,11,15  4,8,12,16

或者，如果需要创建列表，请使用：

df2 = pd.DataFrame([[list(df[x]) for x in df]], columns=df.columns)
print (df2)
               a               b               c               d
0  [1, 5, 9, 13]  [2, 6, 10, 14]  [3, 7, 11, 15]  [4, 8, 12, 16]

如果需要带有

多索引的标量（从索引和列标签生成），请使用：

天才解决问题的方法！我在这里尝试了第二种方法，它将整个集合折叠成随机行？似乎根本没有结构all@squashler-测试数据样本中存在问题？可能是pandas版本的问题，在pandas 1.2.3中测试过。我想我不清楚我所需输出的简单性——我只想在y行后面加上x:z行，这样x行就可以得到longer@squashler-我认为在熊猫中不可能-如果您需要数据帧中一个单元格中的
df.x
中的所有数据，例如，对于
x
一个单元格
x
。
df3 = df.unstack().to_frame().T
print (df3)
   a            b             c             d           
   1  2  3   4  1  2   3   4  1  2   3   4  1  2   3   4
0  1  5  9  13  2  6  10  14  3  7  11  15  4  8  12  16