我以为这是一个简单的问题，但我一直在努力解决它。
我有一个4列的dataframe（打开，高，低，关闭）。
我需要反复选择

• 100次
• 一批75行
• 每个具有4列。使得最终形状为（100，75，4）

我试过np.append, np.stack, np.dstack, np.concatenate。都不管用
在np.append中我得到一个形状（7500，4）
在np.stack中，在第二次迭代中，所有输入数组必须具有相同的形状（因为在第一次堆栈之后，原始数组的形状是不同的）。
我的最后一个代码与np.stack（不把其他尝试）：

for i in range (100):
  print(i)
  if (i==0):
    temp_array=timeseries[['Open','High','Low','Close']].iloc[i:i+75].to_numpy()
  else:
    temp_temp_array=np.stack([temp_array,timeseries[['Open','High','Low','Close']].iloc[i:i+75].to_numpy()])
    temp_array=temp_temp_array
  print(temp_array.shape)

似乎stackoverflow/internet没有答案（或者可能是我没有问正确的问题）。