我是熊猫的新手，所以为我认为是一个琐碎的问题而道歉，但是我找不到与此相关的功能：
我有一个文件，该文件基本上由12个不同的数据系列组成，每个系列的第n个元素组合在一起；即
series_A_data0
series_B_data0
series_C_data0
...
series_L_data0
series_A_data1
series_B_data1
series_C_data1
...
我可以将其作为单列数据框导入到熊猫中，但是如何将其导入12列数据系列中呢？
供参考，目前我正在做：
data = pd.read_csv(file)
data.head(14)
0 17655029760
1 1529585664
2 1598763008
3 4936196096
4 2192232448
5 2119827456
6 2143997952
7 1549099008
8 1593683968
9 1361498112
10 1514512384
11 1346588672
12 17939451904
13 1544957952
您知道该系列将始终保持相同顺序吗？如果是这样，我将创建一个MultiIndex，然后从中进行堆栈。Series就像您一样阅读。我将使用以下数据框：
In [31]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(24))
In [32]: df
Out[32]:
0
0 -1.642765
1 1.369409
2 -0.732588
3 0.357242
4 -1.259126
5 0.851803
6 -1.582394
7 -0.508507
8 0.123032
9 0.421857
10 -0.524147
11 0.381085
12 1.286025
13 -0.983004
14 0.813764
15 -0.203370
16 -1.107230
17 1.855278
18 -2.041401
19 1.352107
20 -1.630252
21 -0.326678
22 -0.080991
23 0.438606
In [33]: import itertools as it
In [34]: series_id = it.cycle(list('abcdefghijkl')) # first 12 letters.
In [60]: idx = pd.MultiIndex.from_tuples(zip(series_id, df.index.repeat(12)[:len(df)]))
我们需要重复索引，以便每个系列的第一个观察值都在索引0处。现在将其设置为索引unstack。
In [61]: df.index = idx
In [62]: df
Out[62]:
0
a 0 -1.642765
b 0 1.369409
c 0 -0.732588
d 0 0.357242
e 0 -1.259126
f 0 0.851803
g 0 -1.582394
h 0 -0.508507
i 0 0.123032
j 0 0.421857
k 0 -0.524147
l 0 0.381085
a 1 1.286025
b 1 -0.983004
c 1 0.813764
d 1 -0.203370
e 1 -1.107230
f 1 1.855278
g 1 -2.041401
h 1 1.352107
i 1 -1.630252
j 1 -0.326678
k 1 -0.080991
l 1 0.438606
[24 rows x 1 columns]
In [74]: df.unstack(0)[0]
Out[74]:
a b c d e f g \
0 -1.642765 1.369409 -0.732588 0.357242 -1.259126 0.851803 -1.582394
1 1.286025 -0.983004 0.813764 -0.203370 -1.107230 1.855278 -2.041401
h i j k l
0 -0.508507 0.123032 0.421857 -0.524147 0.381085
1 1.352107 -1.630252 -0.326678 -0.080991 0.438606
[2 rows x 12 columns]
unstack(0)将外部索引标签移动到列的话语。
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