如何将两层嵌套for循环每次迭代的取值存入DataFrame生成目标表格

实现方案 #

方案1：直接生成笛卡尔积（推荐，无需手动维护循环） #

你要的其实是两个列表的笛卡尔积，直接用itertools.product即可快速生成对应结构的数据，一步转DataFrame：

import pandas as pd
from itertools import product

var1 = [1,2]
var2 = [10,20,30]

# 生成笛卡尔积直接转DataFrame
df = pd.DataFrame(product(var1, var2), columns=["Var1", "Var2"])

# 导出为Excel
df.to_excel("output.xlsx", index=False)

运行后生成的DataFrame结构完全符合你给出的表格要求，导出的Excel也会保留该结构。

方案2：按你原本的嵌套循环思路实现 #

如果需要保留嵌套循环的逻辑（比如后续要在循环里加其他处理逻辑），可以先初始化一个空列表存储每行的结果，循环结束后统一转DataFrame：

import pandas as pd

var1 = [1,2]
var2 = [10,20,30]
result = []

for i in var1:
    for j in var2:
        # 每次循环把当前取值追加到结果列表
        result.append({"Var1": i, "Var2": j})
        # 这里可以加你循环内的其他业务逻辑

# 所有循环结束后统一转DataFrame
df = pd.DataFrame(result)

# 导出为Excel
df.to_excel("output.xlsx", index=False)

注意：不建议在循环中每次都直接对DataFrame做append操作，频繁修改DataFrame结构性能很低，先攒完所有数据再统一生成DataFrame是最优写法。
如果导出时提示缺少依赖，执行pip install openpyxl安装Excel导出依赖即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者nekovolta