value_list = [1, 2, 3, 4, 5]

func_list = [lambda x: x**2, lambda w: w+1]

repr_select = 4

class Item:
    def __init__(self, fl, rs):
        self.item_len = rs
        self.line = fl*(rs/len(fl))
        self.arg = []
        self.fill = False

    def add_value(self, val):
        self.arg.append(val)
        if len(self.arg) == self.item_len:
            self.fill = True

    def calc(self):
        return [a(b) for a, b in zip(self.line, self.arg)]

if repr_select % len(func_list) == 0:
    result = []
    ii = Item(func_list, repr_select)
    for value in value_list:
        if ii.fill:
            result.append(ii.calc())
            ii = Item(func_list, repr_select)
        ii.add_value(value)
    if len(ii.arg) != 0:
        result.append(ii.calc())
    print result
# [[1, 3, 9, 5], [25]]

def fun(win, df):
    data = np.full((df.shape[0], win*df.shape[1]), np.nan)
    for i in range(win, len(df)):
        data[i] = df.iloc[i-win:i].values.ravel()
    return pd.DataFrame(data)

res = fun(4, df)

In [104]: res
Out[104]:
      0     1     2     3     4     5     6     7     8     9     10    11    12    13    14    15
0    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN
1    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN
2    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN
3    NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN
4    9.0   8.0  35.0   6.0  24.0  32.0  38.0  21.0  17.0  24.0  37.0  14.0  12.0  16.0  36.0   9.0
5   24.0  32.0  38.0  21.0  17.0  24.0  37.0  14.0  12.0  16.0  36.0   9.0   9.0   8.0  35.0   6.0
6   17.0  24.0  37.0  14.0  12.0  16.0  36.0   9.0   9.0   8.0  35.0   6.0  44.0  48.0  40.0  41.0
7   12.0  16.0  36.0   9.0   9.0   8.0  35.0   6.0  44.0  48.0  40.0  41.0  12.0  16.0  36.0   9.0
8    9.0   8.0  35.0   6.0  44.0  48.0  40.0  41.0  12.0  16.0  36.0   9.0  72.0  64.0  42.0  69.0
9   44.0  48.0  40.0  41.0  12.0  16.0  36.0   9.0  72.0  64.0  42.0  69.0  17.0  24.0  37.0  14.0
10  12.0  16.0  36.0   9.0  72.0  64.0  42.0  69.0  17.0  24.0  37.0  14.0   8.0   0.0  34.0   5.0
11  72.0  64.0  42.0  69.0  17.0  24.0  37.0  14.0   8.0   0.0  34.0   5.0   9.0   8.0  35.0   6.0
12  17.0  24.0  37.0  14.0   8.0   0.0  34.0   5.0   9.0   8.0  35.0   6.0  12.0  16.0  36.0   9.0
13   8.0   0.0  34.0   5.0   9.0   8.0  35.0   6.0  12.0  16.0  36.0   9.0   9.0   8.0  35.0   6.0