在嵌套的for循环中附加DataFrame而不附加NaN值

在嵌套的for循环中，如果想要在DataFrame中添加数据而不附加NaN值，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保已经导入了需要的库和模块，如pandas和numpy。
2. 创建一个空的DataFrame对象，可以通过pd.DataFrame()方法实现。
3. 在外层for循环中，遍历需要添加到DataFrame中的数据源（如列表、字典等）。
4. 在内层for循环中，遍历数据源中的每个元素，并进行相关处理。
5. 在内层for循环中，将处理后的数据添加到DataFrame中的相应位置。可以通过DataFrame的.loc[]方法指定行列索引来实现。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建空的DataFrame
df = pd.DataFrame()

# 外层for循环，遍历数据源
for data_source in data_sources:
    # 内层for循环，遍历数据源中的每个元素
    for data in data_source:
        # 进行相关处理
        processed_data = process_data(data)
        
        # 将处理后的数据添加到DataFrame中的相应位置
        df.loc[row_index, column_index] = processed_data

在这个示例中，data_sources是包含多个数据源的列表，可以是嵌套的列表、字典等。data是数据源中的每个元素，可以是任意类型的数据。process_data()函数用于对数据进行处理，可以根据实际需求进行定义。

需要注意的是，在添加数据时，需要指定DataFrame的行索引和列索引。可以根据具体情况选择合适的索引值或者索引标签。

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