如何使用Python输出嵌套循环的结果

我有一个有3个参数的函数。我想计算该函数并输出每个参数组合的结果

我已经定义了我的函数

F（A，B，C）

，现在我们可以假设它的输出是一个值

F（A，B，C）

然后运行嵌套循环：

for A in range(1,2):
    for B in range(4,5):
        for C in range(7,8,9):
            F(A,B,C)

但它凌驾于此。我想要得到的是这样的数据帧：

A   B   C   Output
1   4   7   f(1,4,7)
1   4   8   f(1,4,8)
1   4   9   f(1,4,9)
1   5   7   f(1,5,7)
1   5   8   f(1,5,8)
1   5   9   f(1,5,9)
2   4   7   f(2,4,7)
2   4   8   f(2,4,8)
2   4   9   f(2,4,9)
2   5   7   f(2,5,7)
2   5   8   f(2,5,8)
2   5   9   f(2,5,9)

范围（x，y）

不包括值y

例如

范围（1,3）

包含的数字

[1,2]

不是

[1,2,3]

for A in range(1,3):
    for B in range(4,6):
        for C in range(7,10):
            print(A,B,C)

输出：

1 4 7
1 4 8
1 4 9
1 5 7
1 5 8
1 5 9
2 4 7
2 4 8
2 4 9
2 5 7
2 5 8
2 5 9

这就是你们的靶场所做的

• 范围（1,2）

  -->[1]

• 范围（4,5）

  -->[4]

• 范围（7,8,9）

  -->[7]（这一个更糟糕，因为第三个参数是阶跃值）

正如您所看到的，您只是用一个项目创建了3个范围，所以当您循环时，它不会像您希望的那样重复，因为每个范围只有一个值

这就是为什么如果将F更改为print，程序输出（1,4,7）将终止。在我的示例中，我将每个范围的第二个参数增加了1，以获得所需的结果

使其成为数据帧：

listData = []
for A in range(1, 3):
    for B in range(4, 6):
        for C in range(7, 10):
            listData.append([A,B,C, A+B+C]) #I just used A+B+C instead of the func f

df = pandas.DataFrame(columns = ["A", "B", "C", "Output"], data = listData)
print(df)

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我的建议是使用

正如您所看到的，上面的代码避免了使用嵌套循环

您现在可以执行以下操作：

for arg in args:
    arg.append(my_func(*arg))
df = pandas.DataFrame(args, columns=['A', 'B', 'C', 'SUM'])

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谢谢，你说得对，那是个愚蠢的错误。在实际情况中，我使用的是

[val1，val2，val3]

，因为它不是一个连续的列表。我可以通过打印（A，B，C，F（A，B，C））打印输出，但不知道如何将其设置为数据帧。对不起，我误解了您的问题，我现在编辑了我的答案，以显示它正在转换为数据帧。您也可以执行

[x+（my_func（*x），）for…]

以摆脱再次循环或将每个元素转换为列表的需要。

for arg in args:
    arg.append(my_func(*arg))
df = pandas.DataFrame(args, columns=['A', 'B', 'C', 'SUM'])