Python 3.x 一个接一个地构造一行并将其添加到最终数据帧的更干净的方法？

我有大型Excel文件，其中包含对对象的观察。我通过pandas读取文件，对它们进行分组，然后对每组进行迭代。对于每一组，我都会计算特定且相当复杂的结果——比如结果1、结果2和可选结果3。 我用预定义的列定义一个空df，在其中插入我的计算值。最后，我将所有df合并为一个最终df。 也许最好用代码来解释：

data=pd.read\u excel（）
grouped=data.groupby（'obj_id'））
列=['result1'、'result2'、'result3']
组合结果=pd.DataFrame（列=列）
对于obj_id，obj_df在分组中：
obj_results=pd.DataFrame（列=列，索引=[0]）
#创建一个全NaN行的空df
obj_结果['result1']=fooCalculation（obj_df）
obj_结果['result2']=fooCalculation（obj_df）
组合结果=组合结果。追加（obj结果，排序=False）

我喜欢我当前的方法，因为如果可选列最终没有值，那么col仍然存在，因为它最初被设置为NaN。这样，我可以逐个计算每个对象的结果值，并在更新后立即更新df行

我忍不住想，这不是最干净的方式。特别是因为obj_results['result1']=fooCalculation（）设置了整个列，而我错误地使用它设置了一个值

这里最干净/最好的做法是什么。 我是否应该将结果“缓存”在dict中并将其插入合并结果