如何将DataFrame中每50行横向堆叠为单行？

针对你需求的300行×6列DataFrame，将每50行×6列横向堆叠为1行×300列，这里提供两种高效的实现方法：

方法一：Pandas分组处理 #

适合需要保留分组逻辑或后续有扩展需求的场景：

import pandas as pd
import numpy as np

# 构造示例DataFrame（替换成你的实际数据）
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, size=(300, 6)))

# 按索引每50行分组，将每组扁平化后转为单行，再拼接结果
result = df.groupby(df.index // 50).apply(lambda chunk: pd.Series(chunk.values.flatten())).reset_index(drop=True)

• df.index // 50 生成0-5的分组标识，将原DataFrame拆分为6个50行×6列的子块
• chunk.values.flatten() 将每个子块从二维数组转为一维（长度300）
• 最终得到6行×300列的结果，每一行对应原数据中连续50行横向堆叠后的内容

方法二：Numpy数组重塑（更高效） #

如果数据量较大，推荐用Numpy的reshape操作，速度更快：

import pandas as pd
import numpy as np

# 构造示例DataFrame
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, size=(300, 6)))

# 直接重塑数组结构，再转回DataFrame
result = pd.DataFrame(df.values.reshape(6, 50*6))

• df.values.reshape(6, 50*6) 一步将300×6的数组转为6×300的数组，完成分块和横向堆叠
• 这种方法无需分组操作，性能更优，适合大规模数据处理

两种方法最终输出的结果结构一致，都是6行×300列的DataFrame，每行对应原数据中50行横向拼接后的内容。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sthwonderful Nicksaid