Python 使用多索引迭代连接数据帧

我正在迭代处理几个“组”，我想将它们添加到一个数据帧中，每个组都由一个二级索引标识

这：

是向我建议的，但它不能很好地与迭代配合使用

我现在正在做

data_all = pd.DataFrame([])
    for a in a_list:
        group = some.function(a, etc)
        group = group.set_index(['CoI'], append=True, drop=True)
        group = group.reorder_levels(['CoI','oldindex'])
        data_all = pd.concat([data_all, group], ignore_index=False)

但最后一行完全破坏了我的多索引，我无法重建它

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你能帮我一把吗？

应该可以把所有的

数据列成一个列表，并在末尾连接一次：

data_all = []
for a in a_list:
    group = some.function(a, etc)
    group = group.set_index(['CoI'], append=True, drop=True)
    group = group.reorder_levels(['CoI','oldindex'])
    data_all.append(group)

data_all = pd.concat(data_all, ignore_index=False)

还要记住，pandas的concat可以与迭代器一起使用。类似于
yield group
的方法可能比每次添加到列表更有效。不过我还没有分析过
 我可能误读了代码，但为什么每次循环迭代时都需要
concat
？
data\u all
是否可以只是一个列表，而您
concat
位于for循环的末尾？已解决！继续写一个答案，我会接受的。为什么循环中最后一行的括号里都是数据？由于data_all已经是一个列表，因此这似乎不必要地创建一个列表列表。为了测试这一点，我发现将数据帧列表传递给concat会引发“TypeError:无法连接非NDFrame对象”。此外，for循环不必要地缩进（如OP的post…）。
data_all = []
for a in a_list:
    group = some.function(a, etc)
    group = group.set_index(['CoI'], append=True, drop=True)
    group = group.reorder_levels(['CoI','oldindex'])
    data_all.append(group)

data_all = pd.concat(data_all, ignore_index=False)