使用for循环递归创建新的数据帧

import pandas as pd

def create_dataframe_recursive(data, index=0, current_df=None):
    if current_df is None:
        current_df = pd.DataFrame()
    
    # 基本情况：当索引等于数据长度时停止递归
    if index == len(data):
        return current_df
    
    # 创建一个新的数据帧，包含当前索引的数据
    new_row = data[index]
    new_df = pd.DataFrame([new_row])
    
    # 将新数据帧与当前数据帧合并
    current_df = pd.concat([current_df, new_df], ignore_index=True)
    
    # 使用for循环处理新数据帧的某些方面（这里只是示例）
    for col in new_df.columns:
        print(f"Processing column {col} with value {new_df[col].iloc[0]}")
    
    # 递归调用
    return create_dataframe_recursive(data, index + 1, current_df)

# 示例数据
data = [
    {'A': 1, 'B': 2},
    {'A': 3, 'B': 4},
    {'A': 5, 'B': 6}
]

# 创建数据帧
df = create_dataframe_recursive(data)
print(df)

def create_dataframe_iterative(data):
    df = pd.DataFrame()
    for item in data:
        new_row = pd.DataFrame([item])
        df = pd.concat([df, new_row], ignore_index=True)
        for col in new_row.columns:
            print(f"Processing column {col} with value {new_row[col].iloc[0]}")
    return df

# 使用迭代方法创建数据帧
df_iterative = create_dataframe_iterative(data)
print(df_iterative)