嵌套for循环中如何向Pandas DataFrame添加符合要求的新列

解决方案 #

你原来的代码是把所有循环生成的值都存入一维列表，最后只能生成单列结构。你可以按外层循环的维度拆分数据存储逻辑，修改后的可运行代码如下：

from random import randint
import numpy as np
import pandas as pd

# 分别存储列数据、列名
cols_data = []
col_names = []

for i in range(2):
    # 每轮外层循环单独存储当前列的所有值
    current_col = []
    value = randint(0, 10)
    for j in range(2):
        mean_val = np.mean(value)
        current_col.append(mean_val)
    cols_data.append(current_col)
    col_names.append(f'mean_{i+1}')

# 转置后生成符合要求的DataFrame
result = pd.DataFrame(cols_data, index=col_names).T
print(result)

核心修改逻辑

• 新增独立的列表存储每轮外层循环对应的整列数据，避免所有值混存在同一个一维列表中
• 所有循环结束后一次性生成DataFrame，避免循环内反复实例化DataFrame造成性能损耗
• 通过.T做矩阵转置，将按行存储的列数据转换为实际的DataFrame列结构

运行后即可得到你期望的输出格式，示例输出如下：

mean_1  mean_2
0       2       4
1       5       7

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Niam45