Python中如何将pandas计算结果输出存储为新的DataFrame

你可以直接通过构造符合结构的输入数据，调用pandas的DataFrame方法生成目标DF2，以下是两种可行的实现方案：

方案1：直接构造字典生成（推荐） #

不需要先转成元组，直接把描述和计算结果对应存入字典后转DataFrame即可，代码更简洁：

import pandas as pd

# 原有计算逻辑
missing_count = DF['Sales'].isnull().sum()
total_sales = DF['Sales'].sum()

# 构造目标DF2
DF2 = pd.DataFrame({
    'Description': ['Number of missing values', 'Total car sales'],
    'Results': [missing_count, total_sales]
})

方案2：沿用已有的元组写法生成 #

如果你需要保留之前写的元组变量，直接把两个元组组成列表，传入DataFrame并指定列名即可：

import pandas as pd

# 原有计算逻辑
missingSalesInfo = DF['Sales'].isnull().sum()
missingSalesInfo = ("Number of missing values", missingSalesInfo)
totalSales = DF['Sales'].sum()
totalSales  = ("Total car sales", totalSales)

# 构造目标DF2
DF2 = pd.DataFrame([missingSalesInfo, totalSales], columns=['Description', 'Results'])

两种方案生成的DF2都完全符合预期结构，pandas的sum方法默认会自动跳过空值计算，总销量结果不会包含空值行的影响。

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