这是我编写的代码，它创建了一些由 3 个变量组成的增量，用于 p 值计算，其中这三个变量是 loc 值或指标或任何数字的含义：

i = 0
k = 2
j = 2

result = []
df = pd.DataFrame()

while j < data.shape[1]:
    tstat, data_stat = ttest_ind_from_stats(data.loc[i][k], data.loc[i + 1][k], data.loc[i + 2][k], data.loc[i][j],
                                        data.loc[i + 1][j], data.loc[i + 2][j])
    result.append([data_stat])
    j+=1
    if j == 8:
        j = 2
        i = i + 3
    if i == data.shape[0]:
        k = k + 1
        i = 0
        if k > 7:
            break

data_result = pd.DataFrame(result)

其中data.shape[0] = 150和data.shape[1] = 8。

此代码创建了正确的 p 值，但数据框为 1800 行 x 1 列。但是，我想拆分生成的 df，以便代码生成六个不同的数据框，每个data.shape[1]-2数据框都有列数（因此为 6 列）。以下是一些示例截图：

1）data_result我当前代码中的数据框：

1
0.658
0.1067
0.777
0.459
0.3307
1
0.622
0.4178
0.3158
0.7674
0.7426

2）我想要的是：

col1    col2   col3    col4    col5    col6
1       0.658  0.1067  0.777   0.459   0.3307
1       0.622  0.4178  0.3158  0.7674  0.7426

代码中应该有六个上述数据框。

\3) 然后我最好在每个数据框的左侧添加一列，用于插入每行的占位符值（省略屏幕截图）。此步骤只是可选的。

因此，基本上，我将生成的数据框除以每 6 行，将它们从单列转置为六列，然后对接下来的六个值重复此操作，依此类推。我想也许可以创建一个系列或一个新的 df，然后j = 8将行附加到整体 df 中，但不确定这是否可行或可行。谢谢！

编辑）

因此，基本上，我想创建六个单独的数据框，每个数据框都有 50 行 x 6 列的形状。我当前的数据框有 1800 行 x 1 列。