1. Sử dụng một số lượng cố định các cột:

Ý tưởng: Chia dữ liệu một chiều thành các nhóm có kích thước bằng số lượng cột bạn muốn. Mỗi nhóm sẽ trở thành một hàng.
Ví dụ: Giả sử bạn có danh sách các số: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] và bạn muốn tạo một bảng với 3 cột.

Hàng 1: [1, 2, 3]
Hàng 2: [4, 5, 6]
Hàng 3: [7, 8, 9]
Hàng 4: [10] (Hàng cuối có thể không đủ số cột)
Cách thực hiện (Python): 
data_1d = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
num_cols = 3
data_2d = []
for i in range(0, len(data_1d), num_cols):
data_2d.append(data_1d[i:i + num_cols])
print(data_2d) # Output: [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10]]

2. Sử dụng một số lượng cố định các hàng:

Ý tưởng: Chia dữ liệu một chiều thành các nhóm có kích thước bằng số lượng hàng bạn muốn. Mỗi nhóm sẽ trở thành một cột.
Ví dụ: Giả sử bạn có danh sách các tên: ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'] và bạn muốn tạo một bảng với 2 hàng.

Cột 1: ['A', 'B', 'C']
Cột 2: ['D', 'E', 'F']
Cách thực hiện (Python):
Python 
data_1d = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F']
num_rows = 2
num_cols = len(data_1d) // num_rows + (1 if len(data_1d) % num_rows != 0 else 0)
data_2d = [[] for _ in range(num_rows)]
for i, item in enumerate(data_1d):
row_index = i % num_rows
data_2d[row_index].append(item)
print(data_2d) # Output: [['A', 'D'], ['B', 'E'], ['C', 'F']]

3. Chuyển đổi dựa trên một tiêu chí hoặc thuộc tính:

Ý tưởng: Nếu dữ liệu một chiều chứa các thông tin có thể được phân loại hoặc nhóm theo một tiêu chí nào đó (ví dụ: loại sản phẩm, ngày tháng, giới tính), bạn có thể sử dụng tiêu chí đó để tạo các hàng và cột.
Ví dụ: Giả sử bạn có danh sách các giao dịch với thông tin về sản phẩm và giá: [('A', 10), ('B', 20), ('A', 15), ('C', 30), ('B', 25)]. Bạn có thể chuyển đổi thành một bảng với các sản phẩm là hàng và các giá trị là cột.
Cách thực hiện (Python):
Python 
transactions = [('A', 10), ('B', 20), ('A', 15), ('C', 30), ('B', 25)]
data_2d = {}
for product, price in transactions:
if product not in data_2d:
data_2d[product] = []
data_2d[product].append(price)
print(data_2d) # Output: {'A': [10, 15], 'B': [20, 25], 'C': [30]}

(Đây là dạng từ điển, bạn có thể chuyển đổi thành bảng nếu muốn)

4. Sử dụng một cấu trúc dữ liệu cụ thể (ví dụ: bảng trong Pandas):

Ý tưởng: Thư viện Pandas trong Python cung cấp một cấu trúc dữ liệu mạnh mẽ là DataFrame, cho phép bạn dễ dàng chuyển đổi dữ liệu một chiều thành bảng hai chiều với các hàng và cột được đặt tên.
Ví dụ: Nếu bạn có danh sách các điểm số: [85, 92, 78, 95, 88] và bạn muốn đặt tên cho cột là "Điểm".
Cách thực hiện (Python với Pandas):
Python 
import pandas as pd

scores_1d = [85, 92, 78, 95, 88]
df = pd.DataFrame({'Điểm': scores_1d})
print(df)

Điểm
0 85
1 92
2 78
3 95
4 88

5. Chuyển đổi dựa trên một định dạng cụ thể:

Ý tưởng: Nếu dữ liệu một chiều được định dạng theo một quy tắc nhất định (ví dụ: mỗi 3 phần tử là một hàng), bạn có thể viết logic để phân tích và chuyển đổi.
Ví dụ: Dữ liệu chuỗi: "1,2,3;4,5,6;7,8,9". Bạn có thể tách theo dấu ";" để lấy hàng, sau đó tách theo dấu "," để lấy các giá trị trong hàng.
Cách thực hiện (Python):
Python 
data_string = "1,2,3;4,5,6;7,8,9"
rows = data_string.split(';')
data_2d = []
for row in rows:
data_2d.append(row.split(','))
print(data_2d) # Output: [['1', '2', '3'], ['4', '5', '6'], ['7', '8', '9']]