Ну есть вариант создать список cat_numbers = []. В конце цикла создавать словарь cat= {'cat_number':cat_number,'lifetitme':diff}, присоединить его к cat_numbers(cat_numbers.append(cat)) и потом уже с помощью pd.concat перевести его в DataFrame. Это если с помощью циклов, вообще мне кажется, вам легче будет создать новые колонки в исходном df time_max и time_min с помощью groupby('cat_number')['date'].transform(max) и transform(min) соответственно. Получить искомую разницу в новом столбце 'lifetime' и с помощью drop_duplicates(subset=''cat_number) получить необходимое
Спасибо вам. Наверное, нужно было как-то пометить сообщения, но уже помогли. И да, вариант со списком не сработал бы. Мне нужно было в цикле фильтровать два датасета
господа, понимаю, что вопрос немного не по теме, но тем не менее, может кто сможет помочь. Необходимо прикинуть характеристики сервера под БД, на котором будут работать 5-6 человек. Будет red hat+postgres, объем БД небольшой: 1-2 ТБ