我对清单的理解如下：
[(foo(df.iloc[old_row[0]:old_row[1]].cov(), df.iloc[new_row[0]:new_row[1]].cov()), new_row)
for new_row in new_rows_list if old_row != new_row]
其中
df是20000行50列pandas.DataFrame old_row是tuple，它为
行，其中old_row[0] <old_row[1]（例如（50，100））new_row与old_row相同，但值不同new_rows_list是list new_row的{{1}} 基本上，我想要实现的是在两个tuples上执行foo，其中一个是相同的，而另一个则通过循环进行更改。
循环简单地连续获取pandas.DataFrames的大块（例如，首先从第0到50行，然后从51到100，再从101到150等）。
我尝试使用DataFrame，但是由于np.vectorize和new_rows_list都是可迭代的，因此使用此功能无法获得任何结果。
整个输出返回一个元组列表，其中一个元组是{df的结果，foo）
我确定有办法摆脱这种循环，但是我被困在这里。
如果我的解释不够充分，请告诉我是否需要进一步说明。