Python 是否有某种方法可以将循环结果作为数据帧获取？

我有数据帧作为照片，我做了循环作为

结果是：

(68,             points=>90%  points<90%  logic
time                                      
2000-07-08    57.246744   42.753256      1
2000-07-09    52.494504   47.505496      1)
(73,             points=>90%  points<90%  logic
time                                      
2000-07-15    52.545239   47.454761      1
2000-07-16    50.093015   49.906985      1
2000-07-17    50.465077   49.534923      1)
(86,             points=>90%  points<90%  logic
time                                      
2000-07-31    53.847455   46.152545      1
2000-08-01    56.434974   43.565026      1
2000-08-02    56.942330   43.057670      1)

---

（68，points=>90%点90%点90%点90%点90%点90%点当然可以。您可以在循环之前创建一个空列表。将列表中要添加到dataframe中的所有数据添加到dataframe中。然后您可以将列表数据添加到dataframe中

假设你有我的名单

df = pandas.DataFrame([L])
df.columns = ['col1','col2','col3'.....]  // Adding first row containg column names

这是您的数据帧。干杯！
很难说，但我的猜测是（假设您已将熊猫导入pd

）：

---

由于您没有在

groupby

中进行聚合，因此您必须从分组中收集帧，这些帧是

（int，pd.DataFrame）

格式的元组，请查看如何在此处创建一个最小的可复制示例：请：1）在StackOverflow问题中格式化您的代码，提供示例输入数据（没有链接也没有图像）以及预期输出（没有链接也没有图像）。@G.Anderson-没有聚合。它是按所选行的倒数和

cumsum（）

进行分组的。我真的不知道这是如何工作的。@hasanainkhalil-您的预期输出等于

datafram[datafram['logic']==1]

。我甚至不知道您的分组是如何工作的，但最终您只是摆脱了这些组。好吧，我的预期输出应该按天分组，所以当我使用datafram[datafram['logic']==1]时，它将继续列表。

time          points=>90%  points<90%  logic 
                         
2000-07-08    57.246744   42.753256      1
2000-07-09    52.494504   47.505496      1

2000-07-15    52.545239   47.454761      1
2000-07-16    50.093015   49.906985      1
2000-07-17    50.465077   49.534923      1)

2000-07-31    53.847455   46.152545      1
2000-08-01    56.434974   43.565026      1
2000-08-02    56.942330   43.057670      1

df = pandas.DataFrame([L])
df.columns = ['col1','col2','col3'.....]  // Adding first row containg column names

grouping = datafram[datafram['logic'] == 1].groupby((datafram['logic'] != 1).cumsum())
df = pd.concat(frame for _, frame in grouping)