如果 `result_data` 是列表，应如何调整才能转成 DataFrame？

如果你的 `result_data` 是一个列表，通常它应该是一个二维列表，其中每个内部列表代表一列数据。为了将其转换为 `pandas` DataFrame，你可以按照以下步骤操作：

1. 确保列表的每一项都是长度相同的子列表或元组，因为 DataFrame 中的列是等长的。
2. 使用 `pd.DataFrame()` 函数，传入 `result_data` 作为数据源，像下面这样：

df_result = pd.DataFrame(result_data)

如果列表里有些列可能不需要，可以在创建 DataFrame 之前，先筛选或重构数据结构，例如：

data_to_convert = [your_column_1, your_column_2, ...]  # 提取需要的列
df_result = pd.DataFrame(data_to_convert)

如果 `result_data` 是嵌套更深的列表结构，你可能需要先用 `itertools.zip_longest()` 或 `zip()` 进行扁平化。

如果你不确定数据的具体情况，可以试着打印 `result_data` 的前几项，看看其结构，再做相应调整。